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  • pdf文档 信息服务-AI Agent(智能体):从技术概念到场景落地

    请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 [Table_MainInfo] 行业研究/信息服务 证券研究报告 行业专题报告 2024 年 09 月 18 日 [Table_InvestInfo] 投资评级 优于大市 维持 市场表现 [Table_QuoteInfo] -39.74% -31.18% -22.62% -14.05% -5.49% 3.07% 2023/7 2023/10 2024/1 2024/4 信息服务 海通综指 资料来源:海通证券研究所 相关研究 [Table_ReportInfo] 《计算机行业跟踪周报 350 期:信创操作 系统持续发展,人形机器人落地前景可 期》2024.08.11 《医疗 IT 订单月度数据跟踪系列:7 月中 标订单表现平淡,政策有望加速医疗 IT 需求释放》2024 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现,将进一步推动各行业智能 化应用的升级,智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注:AI 算力、模型和应用:寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海 康威视、大华股份、商汤-W、赛意信息、宝信软件、万兴科技、虹软科技、新致 软件、新国都  风险提示:1.大模型发展不及预期;2. AI 智能体发展不及预期;3.智能体下游需
    10 积分 | 33 页 | 4.71 MB | 2 天前
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  • ppt文档 人工智能技术及应用(56页PPT-智能咨询、智能客服)

    人工智能技术在智能投顾中癿应用 神州泰岳 张瑞飞 金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术,针对金融市场信息获取和分类需求,实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 路透、万得、彭博、 合作机构数据(保 险、证券等) …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ;FED,ECB, 人行利汇率劢态信 息 ;CNY/CNH 价差 债券 债券指数 ; 人行利率政策发布 ; 银行间同业拆放利率 ; 债券回贩 价 格 ; 债券发行量 ; 债券违约信息 ; 债券发行量 境内网站 新华社、外汇管理局、证监会、上交所、 深交所、东斱财富网等财经网站 境外网站(英文) 路透、彭博、纽交所、纳斯达克等境外网 站 利用全斱位高敁癿大数据采集技术,提供多来源、多渠道、
    10 积分 | 55 页 | 5.54 MB | 2 天前
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  • pdf文档 算力与场景双驱动,智能软件研发进入“平台 服务”融合新阶段 头豹词条报告系列

    国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发:算力与场景双驱动,智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权,禁止转载 行业分类: 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能(AI)技术的软件系统与服务,为各行各业提供智能化解决方案,旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下,各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来,智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求,开发者将 能够开发出更符合用户期望的产品与服务,提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能(AI)技术的工具,旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助,大大提高了工作效率和决策质量。例如,这类软件可以通过学习用户的习惯自动完成文档编辑、邮件
    10 积分 | 18 页 | 5.48 MB | 3 月前
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  • word文档 AIGC生成式AI大模型医疗场景应用可行性研究报告(152页 WROD)

    自动化咨询.................................................................................58 4.3.2 定制化健康信息推送..................................................................60 5. 可行性研究................... 行更为精准的诊断和治疗。因此,在医疗场景中应用生成式大模 型,具有极高的现实意义与可行性。 当前,面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战,传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策,这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术,可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先,生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结 的作用。模型能够整合各类医疗信息,包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果,为医生提供个性化的治疗建议。例如,针 对肿瘤治疗,可以通过模型生成多种治疗方案,并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 此外,在患者教育方面,生成式大模型也展现出良好的应用前 景。通过与患者进行自然语言交互,模型能够根据患者的具体情 况,提供针对性的健康指导和信息。这样一来,患者不仅能更好地
    60 积分 | 159 页 | 212.70 KB | 4 月前
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  • ppt文档 智慧党建平台解决方案(42页 PPT)

    党务工作全过程留痕,助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 织信息 历史党员 信息 基础信息 党的建设工作 领导小组会议 机关党委会议 党务管理 党内激励关怀 学习任务 每日一题 考试管理 学习管理 三会一课 组织生活 资源中心 资源类别 平台功能  党组织信息:提供党组织创建、修改、 概况展示等功能。  党员信息:提供党员信息创建、修改、 支持批量导入党员等功能。  历史党组织信息:管理历史党组织信 息,将历史党组织信息永久保存,供 管理员查询。  历史党员信息:结合组织关系转接, 将历史党员信息永久保存,可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息  党员个人信息管理:通过系统后台及前 党员个人信息管理:通过系统后台及前 端 APP 个人中心进行录入、修改党员 个人基本信息、家庭及社会背景、党内 职务、党内奖惩信息。  党员关系转接:与上级管理平台对接, 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理 包含党员各项信息档案管理,荣誉与惩罚公示等。 党务工作全流程管理 会议管理 教育培训 考评管理 活动管理 发展党员 换届选举 平台功能 提供标准化管理流程指引、党务工作全流程管理、所有材料电子化存档
    20 积分 | 42 页 | 4.88 MB | 2 天前
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  • word文档 铁路沿线实景三维AI大模型应用方案

    3.2.2 数据格式转换.............................................................................51 3.3 地理信息系统(GIS)集成.................................................................53 3.3.1 GIS 数据的获取与整合... 在当前的铁路管理模式中,尽管已经运用了多种信息技术手 段,但仍然存在一些显著的不足。这些不足主要体现在管理效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 首先,现有的铁路管理模式往往依赖于传统的人工操作和各类 独立的信息系统,这使得数据处理的效率受到制约。在许多情况 下,各部门之间的信息孤岛现象严重,导致数据无法实现有效共 享,信息传递的时效性和准确性都难以保证。这种低效的信息流转 不仅增加了管理成本,还可能因信息滞后性而导致决策失误。 不仅增加了管理成本,还可能因信息滞后性而导致决策失误。 其次,针对突发事件的应急响应能力不足也是现有管理模式的 一大短板。在事故发生时,相关数据的采集和处理通常需要耗费较 长时间,这使得应急措施的实施不够迅速,从而增加了事故对安全 的影响。根据不完全统计,过去几年中,由于信息响应延误而造成 的安全隐患占总事故的约 30%。 再者,传统铁路管理模式在日常监控和维护方面的自动化水平 相对较低。比如,线路监测、桥梁健康、隧道状况等依赖于定期人
    40 积分 | 200 页 | 456.56 KB | 5 月前
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  • word文档 公共安全引入DeepSeek AI大模型视频智能挖掘应用方案

    形成 可供后续分析与学习的数据库。同时,支持事后回溯,帮助分 析事件的发生原因与发展过程,为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享:建立跨部门的信息共享机制,确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息,提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时,需注意确保数据隐私与安全,遵循相关法 律法规,建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时,随着技 来了沉重的负担。传统的安全管理手段已难以满足现代社会对快速 反应、精准应对的需求。与此同时,信息技术的迅猛发展,特别是 人工智能(AI)技术的崛起,为公共安全领域提供了新的解决方 案。 人工智能大模型的应用,尤其是在视频智能挖掘方面,展现了 巨大的潜力。通过深度学习技术,这些模型能够从海量的视频数据 中提取出关键的信息,进行智能分析与判别。这种能力不仅能够提 高监控视频的利用效率,还能在发生风险时提供及时的预警,快速 事件预测与预警:通过历史数据的学习与分析,AI 可以精准 预测潜在的安全风险,并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应:在突发事件发生时,AI 能够帮助指挥中心 快速调度资源,制定响应策略,提高处置效率。 4. 数据整合与共享:通过构建视频数据平台,整合各类监控资 源,为决策提供依据,促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生,还能够增 强公众对安全管理的信任感,有助于构建一个安全、和谐的社会环
    0 积分 | 144 页 | 318.04 KB | 3 月前
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  • word文档 智慧地铁城市轨道交通行业AI大模型应用设计方案

    析,可以准确预测不同时间段、不同线路的客流变化趋势,进 而为运营管理提供有效支持。 2. 车辆调度优化:基于实时数据和预测信息,构建高效的车辆调 度模型,以减少因车辆不足或过多造成的资源浪费,提升列车 准点率。 3. 服务质量提升:通过分析乘客反馈数据及行为信息,优化服务 流程与设施布局,提高乘客满意度。 4. 运营成本控制:通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断,降低维护成本及非计划停运的风险。 建设和运营费用高昂,需长期投入。  大客流: o 高峰期客流量剧增,部分线网超负荷运转。  设施老化: o 部分老旧设施影响安全与服务质量。  技术滞后: o 老旧系统难以满足现代化需求。 通过信息技术与 AI 技术的深度融合,未来城市轨道交通行业 有望实现智能化转型,从而优化资源配置、提升乘客体验,并促进 可持续发展。 1.2 AI 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下,人工智能(AI)大模型的定义 现的风险,制定维护计划,从而降低突发故障的概率。通过这种方 式,可以显著提升设备的可靠性和安全性,延长资产使用寿命。 在客流分析方面,AI 大模型通过对乘客流量的实时监测和分 析,能够提供精准的客流预测。这一信息可以帮助运营方优化站点 和车厢内的资源配置,例如增加高峰期间的工作人员数量、调整广 告投放位置及内容等,从而增强乘客的整体出行体验。 此外,智能客服系统的建设也是 AI 大模型在城市轨道交通领
    40 积分 | 154 页 | 284.34 KB | 5 月前
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  • pdf文档 大模型技术深度赋能保险行业白皮书151页(2024)

    足等 方面的挑战;图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)等高性能计算硬件的飞速发展, 为算力提升提供了强有力的保障;多模态模型的突破性进展,打破了传统人工智能(AI)技 术界限,实现了信息处理能力的全面升级;视频生成模型的显著进步,更是让创意与想象 在数字世界中自由翱翔;而混合专家系统(MoE)架构的广泛应用,则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外,开源模型的不断涌现,不仅加速了技术的普及与应用,也为全球开发 已相 继开源了多个中文预训练数据集,诸如CCI 2.0、SkyPile-150B、IndustryCorpus、Tele-AI 以及MAP-CC等,这些数据集广泛覆盖了网页、书籍、官方媒体等多种信息源,经过不同程 度的清洗与去重处理,为中文语言模型的训练提供了数据基础。今年6月,智源研究院推出 的IndustryCorpus 1.0多行业中英双语数据集及InfinityInstruct千万级指令微调数据集, (2)国产算力发展 为了突破算力“卡脖子”的问题,并抓住新技术带来的机遇,我国正加快国产GPU芯片 生态体系的建设,包括从芯片设计、制造到封装测试的全流程加速推进。华为、寒武纪、摩 尔线程、景嘉微、海光信息、沐曦科技、壁仞科技、燧原科技等企业通过加大研发投入、优化 生产工艺、提升测试水平等措施,在GPU设计、制造和封装等环节均取得显著进步,国产芯 片在性能、功耗、成本等方面不断取得突破,与国际巨头的差距不断缩小。
    20 积分 | 151 页 | 15.03 MB | 2 天前
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  • pdf文档 基于大语言模型技术的智慧应急应用:知识管理与应急大脑

    应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分,加强应急管理体系和能力建设, 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故,保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标,强调要适应科技信息化发展大势,以信 息化推进应急管理现代化,提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型,通过对海量文本的训练习得语言的统计规律, 这些模型通过深度学习和海量数据训练,不仅推动了 自然语言处理技术的边界,也正在改变知识获取和创 新的模式,将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下,需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金(20BZZ037), 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 (GD24XGL075)资助 11(2): 217-224 摘 要 大语言模型不仅是人工智能领域自然语言处理方向的重大突破,也正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上,探讨了其在应急管理信息化建设中的应用,针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限,提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式,在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑,从而实
    20 积分 | 8 页 | 3.21 MB | 2 天前
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