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  • pdf文档 AI-大模型掘金金融行业数据富矿

    免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI:大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平,PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 金融行业坐拥数据富矿,有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期,多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型:彭博发布支持金融 领域的自然语言处理(NLP)任务的 BloombergGPT,中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC,中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要 和垂直领域应用至关重要,金融行业数字化程度领先,拥有数据富矿,有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端,我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景,帮助金融机构降本增效。 银行:大模型助力数据洞察能力提升,赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域,理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景,通过提升银行的数据洞察理解能力,来更好地识别客户需求以及评估
    10 积分 | 8 页 | 973.31 KB | 1 月前
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  • ppt文档 AI+金融大模型的两条技术路线(26页 PPT)

    AI+ 金融大模型的两条技术路线 证券研究报告 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径:①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ,②金融垂类大模型。 1 )双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势:泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势:特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长;金融垂类模型优势:领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势:适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 护复杂度、数据利用率低。 2 )通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ,性价比 ,精确性、适用性、实时性、推理速度 ,合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” , 头部模型国外领先较大 , 平均水平国内外差距较小 , 中文上国内表现更优。 1 ) 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 谷歌将在谷歌云上部署 Claude ,并于推出自研的大模型 LaMDA 的聊 天机器人 Bard ; AWS 推出自有基础模型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock ,以及 AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer 。 Anthropic 推出 Claude ,是最接近 ChatGPT 的商业竞品; xAI 发布其首个 AI 大模型产品 Grok ,模型通过 X 平台实时了解世界
    10 积分 | 26 页 | 1.36 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2025年AI CITY发展研究报告——“人工智能+”时代的智慧城市发展范式创新

    ............................................................................................19 2. 大模型中心 ............................................................................................... .38 5 保障措施 6.1 东莞市:城市人工智能大模型中心 ......................................................40 6.2 广州市花都区:新型工业化数字服务平台 ........................................45 6.3 宜兴市:“天机镜”大模型 ......................... ...........................................50 6.4 广州市白云区:大模型赋能智慧城管 .................................................54 6.5 克拉玛依市:社工数字人助力基层治理 .............................................57 6.6 北京市昌平区:AI智能平台
    20 积分 | 78 页 | 5.45 MB | 7 月前
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  • pdf文档 安全牛:工业互联网安全能力构建技术指南(2025版)

    本报告中的行业数据主要为分析师市场调研、行业访谈及其他研究方法估算得来,仅供参考。 因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制,本报告中的数据仅服务于当前报告。本公司以勤 勉的态度、专业的研究方法,使用合法合规的信息,独立、客观地出具本报告,但不保证数据的准 确性和完整性,本公司不对本报告的数据和观点承担任何法律责任。同时,本公司不保证本报告中 的观点或陈述不会发生任何变更。在不同时期,本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一 工业领域流传众多安全类相关概念且相互交错、极易混淆,必须深度剖析和关联分析,在明晰工 业互联网重塑安全能力和产业格局的前提下,明确讨论范围。 (2) 本报告立足工业生产,对工业互联网安全的定义强调网络安全技术、工业机理知识与行业合规要 求的融合,凸显其与工业生产深度绑定的特性。 2. 工业互联网安全建设现状与未来趋势 (1) 工业互联网发展迅猛且成果显著、但工业互联网安全现状不容乐观,业务、设备、数据等多维度 存在供应链 合”态势,涵盖工控、工业数字化、工业 互联网、工控安全四大核心领域。其中工控安全创新厂商技术专精但生态协同不足;IT 大厂技术 实力强却面临工业场景适配难题;传统安全大厂服务体系完备,但 OT 技术存在断层;工控厂商 OT 安全根基深厚,但能力边界明显。需全领域厂商在各自生态位精准发力,通过能力筑基、生 态协同深化与用户价值共创三大路径,助力用户安全价值最大化。 (3) 工业互联网安全未
    20 积分 | 114 页 | 8.60 MB | 7 月前
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  • pdf文档 中国移动:2025数字可信白皮书-构建数字经济互信新底座

    转变,为数字经济的高质量发 展提供了坚实的制度保障。“数据二十条”在数据采集、评估、交易、应用等 环节提出了具体措施,还明确了一系列数据管理的标准和规范,确保数据的流 通和使用过程中的安全和合规。同年,中华人民共和国国家发展和改革委员会 发布的《关于加快培育发展数据要素市场的指导意见》进一步细化了数据市场 的培育措施,旨在建立安全、有序、高效的数据要素市场体系。通过这些政策 的实施,数 年,工信部发布的《工业和信息化领域数据 安全管理规定》对工业和信息化领域的数据安全管理提出了具体要求,明确了 企业数据安全保护的责任和义务,为行业数据的安全使用提供了指导。这些法 律法规的出台,不仅提升了数据的安全性和合规性,还增强了市场对数字经济 的信心,为数字经济的发展提供了坚强的法律保障。 1.2 产业背景 随着云和算力网络、互联网、大数据、人工智能及信息安全等技术的迅猛 发展,企业对数字化转型的需求日益迫切。各行各业都在积极探索数字化转型 析及发展趋势预测研究报告》显示,2023 年我国云计算市场规模达 6165 亿元, 较 2022 年增长 35.5%,大幅高于全球增速。随着新型产业的发展,如 AI 原生 带来的云计算技术革新以及大模型规模化应用落地,我国云计算产业发展将迎 来新一轮增长曲线,预计到 2027 年我国云计算市场规模将超过 2.1 万亿元。 互联网行业 互联网行业在 2023 年和 2024 年继续呈现出多维度、高速度的发展态势。
    0 积分 | 50 页 | 1.10 MB | 8 月前
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  • pdf文档 华为云安全白皮书3.7

    ...................... 8 4 安全合规与隐私保护 ................................................................................................................... 10 4.1 安全合规与标准遵从 .......................... .................................................................................... 61 7.11 安全与合规 ................................................................................................... 华为云通过结合业界先进的云安全理念,华为长年积累的网络安全经验和优势以及在 云安全领域的技术积累与运营实践,参考世界领先的 CSP 优秀安全实践、摸索出了一 整套行之有效的云安全战略和实践。华为云已经构建起多维立体、纵深防御和合规遵 从的基础设施架构,用以支撑并不断完善涵盖了 IaaS、 PaaS 和 SaaS 等具有优良安 全功能的常用云服务。在这背后,是华为云高度自治的扁平化组织,具备高度安全意 识和能力的研发运维运营团队,先进的云服务
    20 积分 | 92 页 | 2.74 MB | 8 月前
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  • pdf文档 2024年移动互联网行业白皮书-七麦数据

    2024年大事件(1-2月) 1月 草果首次允许欧盟用户在应用商店外下载应用 1月25日,草果宣布为造循欧盟《数学市竭法率》,将在欧置地区对105 系筑,Safari浏览露和AppStore实能重大更新。更新内客包括:允许用 户从苹果应用商店以外下载软件、使用具他支付系统:将开发者旧金拍成 iPad0517.4正式版已充许欧盟用户通过“侧款”方式下载应用。 2月 文生视频大模型Sora横空出世 文生视频大模型Sora横空出世 2月16日,0penAlI发布文生规频大模型5ora,并引发广泛关注和持续热议 据墨,Sora可根据用户的文本提示创建量长60秒的规频,并能够深度模报 真实物理世界,生成具有多个角色,包合特定运动的复条场景,Sora的推 出开启了视频创作的新纪元,同时也为国内A频域注入了新的活力, 七壶数据 ONE 2024年大事件(3-4月) 3月 小米SU7发布,且车机系统深度适配主流车载应用 支持该法案, 当地时间2025年1月18日TikTok停止在美服务,1月19日TikTok发布声 明称,公司已与互联网服务提供商达成一政,随后APP恢复正常住用 七壶数据 ONE 2024年大事件(5-6月) 5月 谷子经济异军突起 元二次元空间 市果 自2024年5月起,“容子店赶款老商据”等话题登上热提。近年来,各子经济焊发 式增长,2024年相关企业注用量增需照40%,消营者对客子商品热情高,「黑祥
    10 积分 | 74 页 | 18.23 MB | 9 月前
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  • pdf文档 艾瑞咨询-2024年中国基础云服务行业发展洞察报告

    iresearch.com.cn 中国整体云服务市场规模及增速 整体云服务市场增长稳健,云服务行业在机遇与挑战中加速转型 - 市场概览:2023年中国整体云服务市场规模为4758亿元,增速为19.2%。以大模型为代表的人工智能相关技术发展,驱动中国整 体云服务市场从“完善综合能力”向“构建融合能力”转型。技术能力革新与商业实践创新成为整体云服务行业关注焦点。 - 技术能力:以模型为核心,实现“云、数 1%;PaaS市场规模为750亿元,增速为29.5%。随着以大模型为 代表的相关人工智能技术的发展,有望驱动基础云市场进一步形成“PaaS带动IaaS”的联动效应,成为基础云市场新的增长引擎。 - IaaS市场:国产化与智能化,推动基础设施层减弱同质化。相较于传统IaaS层在基础算力领域,以价格多样化和算力精细化的商 业模式来塑造差异。在大模型时代,政企客户对自研产品和智能算力质量需求显著提升,逐步成为云厂商升级底层IaaS能力的重 S能力的重 点。 - PaaS市场:在大模型时代,基础云厂商偏重于“基础大模型”与“行业大模型”双管齐下的发展模式。在基础大模型领域,云厂 商一方面不断提升自研大模型产品能力,并推出 MaaS 概念,构建全链路模型产品和服务能力。在行业大模型领域,云厂商则依 托其自研基础大模型,结合行业客户服务经验,生态伙伴能力,聚焦典型业务场景,“以点带面”逐步探索大模型商业落地。 1087.5 1639
    10 积分 | 29 页 | 1.88 MB | 9 月前
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  • pdf文档 中国移动:云智算技术白皮书(2025)

    Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成 24 MCTS Monte Carlo Tree Search 蒙特卡洛树搜索 25 LLM Large Language Model 大语言模型 26 MCP Model Context Protocol 模型上下文协议 27 SLA Service Level Agreement 服务等级协议 28 ANP Agent Network 从云计算到云智算 1.1 云计算发展现状及面临挑战 云计算经过二十年的发展已成为数字经济的主要服务形态,凭借虚拟化、云 原生等技术实现了资源池化和弹性扩展能力,有效支撑了各行各业数字化转型。 随着千亿参数大模型等 AI 技术的迅猛发展,传统云服务体系面临严峻挑战,云 计算进入深水区:在算力方面,十万卡级超大规模 GPU 集群的异构算力需求已远 超现有资源池化的调度能力;在网络层面,AI 训练中 TB 应用服务,赋能生产方式、生活方式、社会治理方式的数智化转型,充分 释放 AI 价值潜能。为此,中国移动针对云智算体系架构形成了计算、存储、网 络、算网一体、AI 开发平台、模型服务、算网大脑等十大关键技术方向。 7 2.云智算关键技术方向 2.1 计算技术 随着模型参数量与复杂度指数级增长,当前智算集群在算力密度、通信效率、 能效比方面面临严峻挑战。中国移动充分发挥央企科技创新示范引领作用,聚焦
    0 积分 | 30 页 | 716.31 KB | 8 月前
    3
  • pdf文档 中国建筑业企业数字化研究报告(2024)-北京中建协认证中心

    术在中国的应用已从单点试验阶段迈向规模化应用阶段,特别是在大型公共建 中国建筑业企业数字化研究报告 10 筑、基础设施项目中的应用比例显著提高。 当前 BIM 技术面临的主要挑战包括:跨专业协同难度大、数据标准不统一、 软硬件投入成本高、专业人才短缺等。同时,BIM 与其他新兴技术的融合应用 成为行业发展的新趋势,如 BIM+GIS、BIM+IoT、BIM+AI 等创新应用模式不断涌 现。 统计分析到复杂的机器学习预测模型,覆盖了不同深度的数据价值挖掘需求。 (二)技术发展现状 建筑业大数据分析技术经历了从概念导入到实践应用的快速发展过程。目 前,国际上领先的建筑企业和科技公司已开发出多种面向建筑全生命周期的大 数据分析平台和工具。如美国 Autodesk 的 Construction IQ 平台利用机器学习 分析历史项目数据,预测安全和质量风险;英国 BAM 集团开发的数据湖(Data Lake) 13 习和决策。在建筑业中,AI 技术主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、 自然语言处理、知识图谱等核心技术分支。以中国领先的人工智能公司 DeepSeek 为例,其自主研发的多模态大模型 DeepSeek-R1,融合了建筑领域的 专业知识图谱,能够实现对设计规范、施工工艺等专业文本的语义理解,为建 筑全生命周期提供智能决策支持。这些技术通过算法和模型,赋予计算机系统 处理复杂建筑工程问题的能力。
    20 积分 | 115 页 | 10.19 MB | 8 月前
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