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  • pdf文档 华泰证券:DeepSeek冲击下,AI产业对国内电力行业的变与不变

    势,但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升,单个数据中心的 MW 数将持续上升,甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC,以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 AI 配套电力设 备市场空间 2026 年将达到 437 亿元,对应 2024-26 年复合增速 27%,其 .......................... 10 图表 11: UPS、传统 HVDC、巴拿马电源和 SST 系统在数据中心中的应用架构.................................................... 11 图表 12: HVDC 高压直流供电系统与传统交流供电系统(UPS)和 48V 直流供电系统结构对比 ................ .................................................................................. 14 图表 20: 数据中心传统 240Vdc 系统(左)与巴拿马电源布局(右) .................................................................... 14 图表
    0 积分 | 25 页 | 1.36 MB | 5 月前
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  • pdf文档 清华:AI驱动政务热线发展研究报告(2025)

    .......52 1 前言 随着人工智能技术的迅猛发展,DeepSeek 大模型的横空出世,为各行业带 来了前所未有的变革机遇。DeepSeek 凭借其高性能、低成本的特点,不仅打破 了传统技术的局限,更在算力、成本和时间上实现了重大突破。这一创新技术的 出现,引发了广泛关注,并带动了各个行业对大模型应用的探索与创新。 在政务领域,DeepSeek 展现出了巨大的潜力与价值。多地政务系统纷纷接 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能,对政务热线大数据进行聚合分类、关联分析、回归 分析、预测分析和可视化呈现,充分释放数据红利,推动传统城市治理向精细化、 精准化和智能化全面升级。 (二)大模型在政务热线中的全新价值 随着大模型、人工智能、物联网等新一代数字技术的突破性发展,技术赋能 呈现出智能化与场景化深度融合的特征,为政务热线从数字化向智能化跃迁提供 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理, 为热线整合提供有力支持,从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组,促进 资源配置的最优化。另一方面,强调部门联动。在热线整合基础上,大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰,助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动,以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接, 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时,大
    0 积分 | 58 页 | 1.68 MB | 5 月前
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  • pdf文档 备份 清华:AI驱动政务热线发展研究报告(2025)

    .......52 1 前言 随着人工智能技术的迅猛发展,DeepSeek 大模型的横空出世,为各行业带 来了前所未有的变革机遇。DeepSeek 凭借其高性能、低成本的特点,不仅打破 了传统技术的局限,更在算力、成本和时间上实现了重大突破。这一创新技术的 出现,引发了广泛关注,并带动了各个行业对大模型应用的探索与创新。 在政务领域,DeepSeek 展现出了巨大的潜力与价值。多地政务系统纷纷接 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能,对政务热线大数据进行聚合分类、关联分析、回归 分析、预测分析和可视化呈现,充分释放数据红利,推动传统城市治理向精细化、 精准化和智能化全面升级。 (二)大模型在政务热线中的全新价值 随着大模型、人工智能、物联网等新一代数字技术的突破性发展,技术赋能 呈现出智能化与场景化深度融合的特征,为政务热线从数字化向智能化跃迁提供 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理, 为热线整合提供有力支持,从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组,促进 资源配置的最优化。另一方面,强调部门联动。在热线整合基础上,大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰,助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动,以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接, 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时,大
    0 积分 | 58 页 | 1.70 MB | 5 月前
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  • pdf文档 信通院:“机器人+人工智能”工业应用研究报告2025

    习数据以模仿人类, 甚至通过与操作对象或环境进行交互实现非结构性的复杂操作和自 主导航。 2、三种应用模型及其组合催生出多种功能的机器人 运动控制类模型推动传统工业机器人升级为“能精细化控制”的 机器人。一是操作优化类,传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间,提高机器人的稳定性,转变成高 精度操作机器人;二是移动优化类,具有平面活动需求的移动机器人 能 够按照人类的指示完成任务,成为快速部署机器人、决策辅助机器人。 推理决策模型使得机器人“能学习”提高自主性和适应性。一是 操作学习类,通过学习数据、并在虚拟环境中开展训练,机器人可以 7 实现传统机器人无法实现的焊接、喷涂和装配等操作,如喷涂机器人 通过学习大量的喷涂数据和工件表面特征,实现对复杂工件的精准轨 迹规划;焊接机器人能够根据焊接过程中遇到的不同情况进行自我调 整,以达到最佳 过程中自主学习轴孔装配技能,通过在线辨识控制器的最优参数,提 高装配操作质量。二是自主导航类,随着激光地图建模技术不断成熟, 基于地图开展移动路径设计的自主导航功能也实现广泛应用,发展出 各类清洁、搬运机器人。 在传统模块化机器人中,多种模型的组合配合也大大拓展了机器 人的应用场景。其中,以工业视觉为代表的感知交互技术在软硬件层 面都趋于成熟,因此与其他模型的组合使用较为常见,如搭载“识别 类+复杂操作类”
    0 积分 | 37 页 | 2.06 MB | 5 月前
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  • pdf文档 国元证券-汽车智能驾驶行业深度报告:端到端与AI共振,智驾平权开启新时代

    端到端模型强大的学习能力,使其能 从大量驾驶数据中自动学习复杂的驾驶模式和场景特征。 传统智驾系统的感知层、决策规划层和控制执行层之间 相互独立,信息传递容易积累误差,且智驾方案依赖于 工程师通过代码制定的规则,难以处理所有复杂场景, 边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于 规则的传统自动驾驶算法结构相比,端到端算法基于数 据驱动,可以实现信息的无损传递。同时,端到端架构 度上强化了车企的马太效应。 真实数据中,长尾场景覆盖率低。长尾场景(暴雨、积雪或施工复杂环境中事故高发区域)中,车辆的行为决策需要 高度鲁棒的模型支持,然而,这些场景在真实数据中占比极低,难以通过传统的路测覆盖全面。现有的仿真测试技术 只能生成部分场景,而针对动态交互场景(如复杂的多车协同避让)的模拟能力有限,导致验证结果难以完全反映真 实情况。因此,调整长尾场景在训练数据中的分布比例有很大的探 智能座舱新竞赛即将展开。以往在大模 型竞赛中,通常是围绕“数据、算法、 算力”三要素中的算力进行突破,企业 通过不断堆高算力水平来实现大模型训 练和推理的加速。而DeepSeek的出现则 打破了这种传统模式,选择从架构和算 法创新入手,在有限的算力与训练成本 下,显著提升算力利用效率。 DeepSeek本身作为大语言模型,在算法优化与算力节省上拥有革新性优势,同时,基于视觉强化微调可以延伸至多
    10 积分 | 95 页 | 6.54 MB | 5 月前
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  • pdf文档 北京大学-DeepSeek原理和落地应用2025

    ,数据建模) •常规机器学习方法:逻辑回归,决策森林,支持向量机,马尔科夫链,….. •人工神经网络:与人脑最大的共同点是名字,机制和架构并不一样 •传统神经网络:霍普菲尔德网络,玻尔兹曼机,….. •深度神经网络:深度学习 •传统网络架构:DBN,CNN,RNN,ResNet,Inception,…… •Transformer架构:可以并行矩阵计算(GPU),核心是注意力机制(Attention) ention) •编码器(BERT):多数embedding模型,Ernie早期版本,……. •混合网络:T5、GLM •解码器(GPT):大语言模型(LLM),也是传统的多模态模型的核心 •生成式人工智能(GenAI):AIGC •DeepSeek、Qwen、GLM、Step、MiniMax、hunyuan、kimi、…… •OpenAI GPT(ChatGPT)、Claude、Llama、Grok、…… DeepSeek让人类与AI对话更加简单,提示词让对话质量提升立竿见影,适合所 有层级使用者快速上手。 DeepSeek的深度思考模式基于DeepSeek R1模型,是一种推理模型。相比较 于传统的生成模型,使用DeepSeek R1模型时的提示词技巧有较大的变化。 35 35 DeepSeek提示词技巧 1.DeepSeek提示词技巧-真诚+直接 36 你现在是一个新能源汽车的市场研究
    10 积分 | 57 页 | 9.65 MB | 5 月前
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  • pdf文档 5G +AI投资策略研究报告

    硬板业务(Multek):高端PCB硬板供应商,公司通过提升稼动 率(通过导入新客户,将产能利用率从60%提升到80%+)+利润 率(通过提升管理效率,将利润率从3%恢复到10%),大幅改善 Multek盈利状况。 基站产品 传统基站滤波器/天线:公司通信业务客户包括华为、诺基亚、爱 立信等主要通讯设备厂商,17年基站滤波器切入华为,并成为其 主要供应商。 介质滤波器:介质滤波器将是5G基站滤波器主流,公司17年收购 介质 电子产品的生产组织过程中涉及到诸多工序与设备,当前对电子行业公司而言最大的机遇在于:1)AMOLED产线投建带来的 设备采购机会;2)激光设备持续对传统加工设备进行替代; 智能制造发展规划主要目标 资料来源:《智能制造发展规划(2016-2020年)》 传统制造业重点领域基本实现数字化制造,有条件、 有基础的重点产业智能转型取得明显进展。 到2020年 智能制造技术与装备实现突破 研发一批智能制造关键技术装备,国内市场满 4 5 6 7 10W 20W 30W 进口光纤激光器 国产光纤激光器 国产化带来价格下降,促进渗透率提升 激光加工性能优势明显 资料来源:光电会 资料来源:电子工程专辑 激光加工 传统加工 精度 高,微米直径光斑 低 速度 快 慢 材料损耗 低 高,易崩边、热变形 机械应力 低 高 成本 设备期初投入高,后续维护 成本较低,材料利用率较高 设备初期投入成本低, 刀具磨损等维护成本
    10 积分 | 206 页 | 10.47 MB | 5 月前
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  • pdf文档 生成式AI爆发:医疗人工智能走到新的十字路口-蛋壳研究院

    21 39 家主流制药 AI 公司新增管线/适应症............................................................26 图表 22 固态研发传统研发方法与自动化方法关键步骤对比..................................... 27 图表 23 2022-2024 医疗 AI 领域不同细分领域融资情况...... 企业主动提出需求,要求后者根据具体需求打造能够提质增效的 AI 解决方案。 举个例子。DRG 出台后,医院的盈利逻辑由规模扩张向成本控制转变,管理者开始更加 注重内部管理的精细化和科学化,提高运营效率和医疗服务质量。这个时候,传统的医 疗 IT 系统不能满足医院精细化管理提出的各种需求,医院管理者转向 AI 系统寻求助力, 形成了提效主导下的 AI 购置动力。 诸如此类的场景还有很多,尤其是当医疗机构逐步完成政策定下的基础要求,他们开始 PCI 时代的到来。 在冠状动脉疾病的诊疗上,AI 赋能的 CT-FFR 技术崭露头角。这项技术能够迅速分析患 者的 CT 影像,从功能学角度准确评估冠状动脉的狭窄程度及其潜在影响。这一突破避 免了传统冠脉造影可能导致的过度治疗或治疗不足,为患者提供了更为精准、个性化的 诊疗方案。 在经皮冠状动脉介入治疗(PCI)阶段,AI 同样发挥着重要作用。它不仅能够自动分析 冠状动脉 CTA 等心脏影
    10 积分 | 69 页 | 13.45 MB | 5 月前
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  • pdf文档 爱分析:2025年流程智能化应用实践报告

    存量市场竞争中寻求创新点。技术与商业的共振,昭示着流程智能化已从成为企业重塑竞争壁垒的 核心引擎。 1. 技术拐点爆发,AI 大模型开启流程智能化新时代 AI 大模型在认知层级的突破,使得传统流程自动化执行场景范畴得以扩充。 首先,大模型在非结构化数据的处理与分析能力层面实现了跃迁。过去的 RPA 在合同关键条款自 动提取任务上表现不佳,而 AI 大模型在此任务上准确率接近 100%。其次,多模态交互的升级进 业务指标,并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时,企业需建立跨职能变革管理委员会,通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态,确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞,在战略层构建起 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2,流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理,其作为成功关键主要体现在五个维度。 首先,企业需 实现流程管理 的智能化、敏捷化与全局化,成为中集集团新挑战。中集集团通过与蓝凌深度合作,基 于蓝凌 BPM 打造一体化流程支撑平台,以加速流程建设为核心目的,开启了流程管理 变革。 01 传统 BPM 系统“四大桎梏” 中集集团原 BPM 系统的局限性集中体现在四个维度:系统架构恐龙化困境、安全与合 规风险、流程扩展瓶颈以及用户体验代际断层。 桎梏一 系统架构恐龙化困境 原有
    10 积分 | 24 页 | 8.61 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025年五大趋势报告:人智共创未来 点燃创新纪元

    出系统机器学习模型训练范围 的任务,这是大多数 AI 助手无法做到的。 另外,随着数字劳动力的发展,变革的力量牢牢掌握在员工手中。 1 这样个人得以提高生产率 并重新定义工作流程,同时挑战了传统的领导观念。 引言 AI 推动数据普及化, 重新定义决策流程。 领导者如何才能在不给企业带来风险 的情况下增强员工的自主创新能力? 2025 年五大趋势:人智共创未来 点燃创新纪元 2 做到随着技术的发展轻松更新智能座舱,就会 对客户满意度产生负面影响。 13 组织的信息技术也是如此。为了实现客户、员 工和合作伙伴所期待的创新,组织必须在现代 架构内构建解决方案。这是因为传统系统往往 无法与新一代应用、软件和基础架构有效配合 使用。 生成式 AI 和智能体 AI 尤其如此。企业需要强 大的基础架构来处理 AI 的数据和计算要求,以 便将试点转变为企业级解决方案。然而,尽管 前的云计算和数据能力能够支持生成式 AI, 15 而且只有 21% 的受访高管强烈同意其组织拥有 在整个企业扩展 AI 所需的数据。 为了在不加重技术债务的情况下扩展 AI 系统并采用智能体 AI ,企业必须激励团队对传统系统 进行现代化改造,并改变新解决方案的开发方式。CIO、CFO 和其他主要领导者可以将长期生 产率提高和绩效指标与每个新解决方案联系起来,以衡量现代化改造的潜在效益,对采取捷径 的成本进行量
    10 积分 | 28 页 | 2.66 MB | 5 月前
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