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为客户的传统IT环境和云原生环境提供咨询、迁移、运维、部署在内的专业
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以无人机为核心,结合安防、电力、水利等丰富场景,构建低空作业生态
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通过Agent工程、企业知识治理、模型训练与管理,赋能企业AI原生场景
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丰富的创新智算基础设施,打造国产化AI算力底座
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智能分析,解决行业实际应用需求 以人工智能实现物理世界和数字世界的连接,促进社会生产力可持续发展,并为人们带来更好的虚实结合生活体验
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全新一代
可重构数据流AI芯片
95.4%芯片利用率/4核CAISA引擎/10.9 TOPS峰值性能。 大模型一体机搭载高性能算力芯片与大模型推理加速引擎,支持SenseNova、Deepseek等全系列模型,提供包括全国产化在内的多样化的硬件选型和场景化解决方案,结合私有化部署和行业定制能力一站式解决企业算力成本高、部署复杂、数据安全难保障等痛点,助力客户快速实现智能问答、知识管理、自动化决策,让大模型技术真正落地千行百业。
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从理想到应用 人工智能的落地和现实
2025-07-28
人工智能(AI)从实验室的“理想概念”到实际落地,往往面临巨大的现实挑战。技术突破只是一步,真正的考验在于如何将其转化为可用的产品、服务或行业解决方案。以下是AI落地过程中的关键问题与现实考量:1. 理想 vs. 现实:AI落地的核心挑战(1)技术可行性 ≠ 商业可行性理想:AI模型在实验室环境下表现优异(如99%准确率)。现实:真实数据存在噪声、偏差或分布偏移(如医疗影像数据在不同医院的差...
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学界与工业界的AI研究:有哪些重要不同?
2025-07-28
1. 研究目标学界:探索前沿:追求理论突破(如新算法、数学证明)、发表顶会论文(NeurIPS、ICML等),强调创新性和学术影响力。长期价值:可能研究短期内无实际应用但具有潜力的方向(如量子机器学习)。工业界:解决实际问题:聚焦具体业务需求(如推荐系统、降本增效),追求可落地的解决方案。短期ROI:需快速验证技术对收入、成本或用户体验的影响(如A/B测试)。2. 数据与资源学界:数据受限:...
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【自由行】热带西澳瀑布探险
2019-05-16
【跟团游】探寻美丽的童话世界伏尔加庄园
2019-05-16
强人工智能是潘多拉魔盒吗
2018-09-04
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