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5G应用产业方阵:基于R15芯片的电力行业5G模组的精简化研究2023

输电无人机巡检场景主要是针对网架之间的输电线路物理特性检查,如弯曲形变、物理损坏等特征,该场景一般用于高压输电的野外空旷场景,距离较远。一般两个杆塔之间的线路长度在200-500米范围,巡检范围包括若干个杆塔,延绵数公里长。利用5G通信高速、低时延、安全特点,将巡检高清视频实时回传。实现巡检任务自动化,航线自动规划及任务编排,远程遥控二次精细化巡检任务,为高强度的输电线路巡检工作提供了自动化、智能化、现代化的替代方案。应用

  • 2025-03-25
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2023AIGC专题-数字风控行业手册-数美科技

我们所处的时代正在经历一场数字革命,人工智能技术的快速发展已经改变了我们的生活和工作方式。其中, AIGC(AI generated content,人工智能生成内容)是一个备受关注的领域。AIGC 技术可以用来生成文章、图片、音频、 视频等各种类型的内容,极大节省了人力成本,进一步提高生产效率,增强娱乐体验。与此同时,AIGC 技术也带 来了一系列风险和挑战,例如违规信息、虚假信息、低质内容、恶意攻击、人工智能劣化等。

  • 2025-03-25
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2023建筑业工程项目管理数字化研究报告-甲子光年智库

涵盖项目前期阶段的市场经营(市场开发、客 户管理等)、项目立项投标——项目启动阶段 的项目设计规划、成本预算管理等——项目执 行阶段的一系列施工现场、进度管理等——项 目竣工阶段的交付验收结算、文档汇总管理 等——项目结束后的运维与保修

  • 2025-03-25
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2023年数据管理中的文件档案与内容管理白皮书-中国人民大学鸿翼

自 2017 年党的十九大报告中明确提出“数字中国”这一概念之后,数据作 为第五大生产要素,逐渐得到了社会广泛的认可与重视。为了进一步规范数字中 国建设,中国中央、国务院于 2023 年 2 月印发《数字中国建设整体布局规划》 (以下简称《规划》),为构建数字中国提供了顶层设计与整体谋划。依据《规 划》,“数字中国”的建设需要夯实数字基础设施与数据资源体系“两大基础”, 数据管理对于机构的重要性愈发凸显。

  • 2025-03-27
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2023医疗器械及供应链年度创新白皮书

过去的 2023 是持续震荡的一年,全球医疗科技 IPO 都面临挑战,但医疗技术行业在压力之下重 塑。为应对资本寒冬和 IPO 审核收紧带来的压力,国内创新医疗器械企业更加注重商业化。2023 年也是行业去伪求真的一年。当共识性、确定性的机会减少,资本收紧不再追逐热门风口,而是 下潜洞察细分领域蓝海机会。

  • 2025-03-27
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2023中国医疗器械商业TOP50分析报告

为 落 实 中 国 物 流 与 采 购 联 合 会 对 行 业 数 据 统 计 的 要 求 , 深 入 了 解 医 疗 器 械 流 通 领 域 发 展 运 行 情 况 , 研 判 行 业 发 展 趋 势 , 中 国 物 流 与 采 购 联 合 会 医 疗 器 械 供 应 链 分 会 已 连 续 3 年 对 我 国 医 疗 器 械 流 通 行 业 进 行 调 研 。

  • 2025-03-27
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2024 中国宏观经济形势分析与预测年中报告

2024 年第一季度实际 GDP 同比增长 5.3%。经季节因素调整后,本年一季度 实际 GDP 环比增长 1.6%,环比增速较上一季度增长 0.4%,总体增长态势较好, 全年增长 5%左右的目标基本可以实现。在党中央坚强领导下,各地区各部门增 强做好经济工作的信心和底气,深入贯彻落实中央经济工作会议精神和党中央决 策部署,着力打好宏观经济政策组合拳,推动我国经济回升向好态势持续巩固增 强。

  • 2025-03-31
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2024大模型十大趋势:走进“机器外脑”时代-52页

继ChatGPT开启大语言模型引领的新一轮人工智能革命以来,我们持续见证了人工智能领域技术 的加速迭代,在过去的一年里众多公司如Google、Midjourney、Adobe以及In?ection等,都推出了 创新的模型和产品,标志着大模型技术的成熟和大规模应用的开始。今年2月,Sora的出现再次震 撼了技术界,预示着我们可能很快就会见证更多令人兴奋的技术突破。过去半年,我们以日为单位 更新“AI每日动态”,这可以充分反映出来,AI技术的发展日新月异,以日来统计的话也是毫不过分 的。

  • 2025-03-27
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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