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一网统管云平台解决方案

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  • 2023-11-13
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新型智慧城市整体规划建设方案(67页 PPT)

1、数据中枢是智慧城市基础平台的核心组成部分; 2、是省平台、市直部门平台、区县平台实现数据共享及目录联动的枢纽; 3、是四大中枢提供服务能力的统一出口; 4、统一为智慧应用提供数据支撑。

  • 2023-11-13
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爱分析:2023人工智能应用加速落地,推动券商业务+IT双升级

券商面临财富管理转型挑战,数字化是重要实现路径。券商应充分利用人工智能技术,特别是 大模型,对财富管理价值链中的客户获取、投资策略构建、投资组合实施以及投教等环节赋 能。

  • 2023-11-09
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艾瑞咨询:中国数字疗法行业研究报告-道阻且长-行则将至

数字疗法使用基于循证医学证据、经过临床评估的软件直接向患者提供医疗干预,以治疗、 管理和预防各种疾病和紊乱。他是数字医疗和数字健康的子集,是健康管理类APP在深入 临床方向的治疗探索和优化升级,是传统疗法的补充、实现服务中心从“医生”到“患者” 的转变。它可以单独使用,也可以与药物、设备或其他疗法配合使用,以优化患者治疗和 预后,改善患者健康状况。

  • 2023-11-09
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阿里云:2023阿里云ClickHouse 企业版技术白皮书

ClickHouse 是一个全球流行的开源高性能、可扩展列式数据库技术,核心应用于在线分析处理(OLAP)业务,在 DB-Engine 全球数据库流行度排榜排名前列,逐年关注度增长迅猛。ClickHouse 分析性能优异,典型分析场景下,支持数十亿级数据行规模,90%查询在1秒内完成。这使得 clickHouse 成为企业处理大规模数据,构建实时数仓的理想选择。国内外大厂中,微软, 腾讯、ebay, 淘宝、Uber, 京东、快手、小红书,携程都使用 ClickHouse 构建数据分析平台。

  • 2023-11-09
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Citeline:2022年度临床试验概述白皮书

去年我们探讨了疫情过后临床试验增长的韧性与恢复情况,2021 年试验总数增长了 6%(剔除 COVID-19试验之外的增长率为 22%)。1 一年之后,随着医疗保健行业持续受到全球经济与政治气候的影响,临床试验领域又出现了过山车般的波动。

  • 2024-01-31
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Centric Software:展望2025年:消费电子行业趋势预测报告

近几年经历过因疫情和通货膨胀等因素引发的全球动荡后,消费者在选购电子产品时更加青睐电商平台1,期盼体验出众的线上和线下服务。零售商力争响应日益提高的期望,为复合型电商平台的兴起奠定坚实基础。虽然制造商和供应 商迅速入局,以期满足客户的期望,但消费电子产品的零售商因适应新数字时代所付出的努力却稍显不足。

  • 2024-01-31
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CEGA:2022CEGA优秀案例

“协助巡护”项目是在农业农村部长江流域渔政监督管理办公室的领导下,在中国野生动物保护协会水生野生动物保护分会的协调下,在世界自然基金会、中国科学院水生生物研究所、中国水产科学研究院长江水产研究所、淡水渔业研究中心等机构的技术指导下,由CCF 发起并全额资助的生态转型项目。

  • 2024-02-01
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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