自然语言模型是大模型的核心，支持许多类型的语言任务的执行。ChatGPT和各大主流AIGC模 型主要基于大语言模型，通过深度学习算法来处理和生成自然语言。自然语言模型发展经历了基于规则、基于统计和基于神经网络三个阶段，Transformer的出现为以Bert和GPT-3为代表的大语言模型的诞生奠定了模型基础。
新时代新工艺，加工优势突出: 增材制造又称 3D 打印，是一种快速成型的工艺，通过逐层堆叠的方式完成零部件的加工。尤其是金属 3D 打印，在加工高复杂零部件、轻量化以及短生产周期等方面具有优势，先后经历了上升期、过热期、低谷期后，在国内外产业政策和技术路线图的扶持下，金属增材制造迎来了快速发展的成长期，即成熟度曲线的第四阶段。在通胀高企、地缘冲突加剧、供应链安全波动的大背景下，增材制造作为新时代大变局之下的新兴工艺，具有划时代意义和战略价值。
以“人”为中心： 以"人"为基本元素和出发点来设计和构造应用，实现最具个性化的工作空间，提供最佳的协作体验。 以“组织行为管理”为根本： 对角色、事件、资源、规则、状态、结果等要素进行管理，实现组织行为和业务行为的最佳协作场景。
根据省教育厅《关于进一步加强全省中小学数字化校园建设的通知》（皖教电〔2012〕1号）和省电教馆《关于印发＜中小学数字化校园建设选用模式模板＞的通知》（省电教〔2012〕19号）精神，针对数字化校园建设备授课平台，我们提出如下解决方案。
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为了实现高校从信息化过渡到智慧化的目标，引入大数据的体系，是关键性的一步。以往的开发模式是以高校业务为导向，流程运转使得高效沉淀下来大量的业务数据。比如：一卡通系统、教务系统、门禁系统、图书馆系统等。这些数据的特征鲜明，结构单一，是目前高校的核心数据资产，也是大数据实施的基础。这类数据的存储普遍采用传统的关系型数据库，比如Oracle、SqlServer等，以单个应用为主题进行设计，比如一卡通、教务、门禁等系统中都有记录学生相关的数据，只是记录的维度不一样，而要实施大数据的项目，则需将这些数据综合利用起来，从单维数据变为多维数据，以支持复杂的数据分析与调取。
根据城市防汛减灾需要，拟建设的XX区的城市水文预警信息服务平台，将充分利用移动互联网、大数据、云计算、三维可视化等高新信息术，通过构建基于位置的城市洪涝灾害预警信息发布系统，进一步提升城市洪涝灾害公众预警服务能力，实现信息的及时、精准获取以及推送。通过完善优化城市洪涝应急会商支持系统，在三维空间下为城市洪涝灾害应急会商决策提供更加准确、直观的技术支持
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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