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資訊、行業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動(dòng)完成深度檢索與編寫的深度研究報(bào)告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長(zhǎng)度的深度報(bào)告，約5000字左右2.專家模式---適用于長(zhǎng)文深度報(bào)告，約1-20000字3.行業(yè)研究模式---適用于行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究還有更多模式，歡迎探索。產(chǎn)品亮點(diǎn)：1

鴻之微自主開發(fā)的多尺度材料設(shè)計(jì)與仿真平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)材料原子級(jí)建模、高性能科學(xué)仿真計(jì)算、計(jì)算任務(wù)的監(jiān)控和管理、數(shù)據(jù)可視化分析?？蓪⒖茖W(xué)仿真計(jì)算結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)分析，繪制出數(shù)據(jù)可視化圖形，用戶可一鍵切換計(jì)算結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化圖形,可自動(dòng)連接超算服務(wù)器和本地計(jì)算機(jī)，界面式提交多種科學(xué)仿真軟件的計(jì)算任務(wù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理任務(wù)

學(xué)習(xí)環(huán)境已被證明可以擴(kuò)展和豐富學(xué)習(xí)者體驗(yàn)，滿足學(xué)習(xí)的靈活性、互動(dòng)性、參與性和體驗(yàn)性。智慧學(xué)習(xí)環(huán)境就像旋律之于音樂一樣，承載并鏈接著智慧教育開展的方方面面。教育的本質(zhì)是讓學(xué)生學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，中旭承智慧研究性學(xué)習(xí)系統(tǒng)圍繞學(xué)生如何學(xué)習(xí),打造學(xué)習(xí)者為中心的教學(xué)應(yīng)用，為學(xué)生提供補(bǔ)償性、拓展性學(xué)習(xí)

資質(zhì)/職稱,全職顧問團(tuán)隊(duì)：超800人，碩博占比達(dá)到94%，由權(quán)威專家博士、一流咨詢機(jī)構(gòu)顧問、企事業(yè)單位的精英組成,數(shù)據(jù)庫(kù)：針對(duì)實(shí)施中的難點(diǎn)，構(gòu)建出自有的六大數(shù)據(jù)庫(kù)，確保成果交付的質(zhì)量和前沿性

選擇榜單中概念的方法：選中榜單中的任意概念，點(diǎn)擊右側(cè)【生成報(bào)告】，即可生成報(bào)告。6. 開/收盤股評(píng)的生成開收盤股評(píng)界面將自動(dòng)呈現(xiàn)最新交易日的開/收盤股評(píng)信息，并形成報(bào)告，用戶可通過選擇日期的方式查看既往日期的股評(píng)報(bào)告。Ø 開盤股評(píng)的生成方法：通過選擇日期的方式，自動(dòng)查看該日的開盤股評(píng)。Ø

-Tune的架構(gòu)、工作流程等相關(guān)知識(shí)，并通過運(yùn)行調(diào)優(yōu)實(shí)例培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新實(shí)踐能力?；贏-Tune優(yōu)化引擎的智能調(diào)優(yōu)2天openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL到openGauss遷移具備基本的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)具備基本的開發(fā)語言和流程知識(shí)讓學(xué)生了解鯤鵬生態(tài)、openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)的基本特性、

掘等技術(shù)手段，進(jìn)行多種教育主題的綜合分析以及通過大量數(shù)據(jù)信息挖掘潛在信息，實(shí)現(xiàn)教育的評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)等，然后以一種合適的、直觀可視化的、友好的方式，及時(shí)、準(zhǔn)確地提供給相關(guān)教育監(jiān)管、決策、研究分析人員以及教師、學(xué)生和家長(zhǎng)，從而實(shí)現(xiàn)教育監(jiān)管、決策、研究分析的科學(xué)化、智能化，同時(shí)為教育教學(xué)、

以病人為核心，將與疾病全病程相關(guān)的院內(nèi)外數(shù)據(jù)整合，并通過森億智能醫(yī)學(xué)自然語言處理引擎實(shí)現(xiàn)科研數(shù)據(jù)的精深治理和高效轉(zhuǎn)化，形成科研大數(shù)據(jù)中心，并提供多種科研智能化工具，提升臨床科研效率3、全方位培訓(xùn)服務(wù) 啟發(fā)臨床科研意識(shí),1、功能齊全一站式 滿足多種研究需求,2、數(shù)據(jù)安全及權(quán)限多維度管理

開發(fā)者可利用平臺(tái)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫(kù)是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉(cāng)庫(kù)，模型庫(kù)

通過要素模型的方式為基礎(chǔ)，通過數(shù)字孿生為技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)企業(yè)的管理提升：1）你可以創(chuàng)建、分析和管理企業(yè)各管理體系的模型。2） 你可以實(shí)現(xiàn)從戰(zhàn)略設(shè)計(jì)到流程與信息系統(tǒng)的落地。3）你可以實(shí)現(xiàn)梳理、分析流程，并通過數(shù)據(jù)還原監(jiān)控打通流程管理的閉環(huán)。4）你可以進(jìn)行制度、程序等文件的結(jié)構(gòu)化編寫和自

在接到問題報(bào)告12小時(shí)內(nèi)給出相應(yīng)的：解決方法、工作狀態(tài)，或進(jìn)一步研究的決定，等待解答的狀態(tài)，或問題無法重現(xiàn)，或問題無法解決的決定。這種情況下，提供解決方案不超過72小時(shí)。此外，用戶對(duì)應(yīng)的客戶經(jīng)理將隨時(shí)與用戶進(jìn)行溝通，匯報(bào)問題的解決和進(jìn)展情況。 · 培訓(xùn)支持對(duì)甲方或其最終用戶工作人

1）運(yùn)營(yíng)目標(biāo)規(guī)劃：通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，明確目前建設(shè)現(xiàn)狀與未來運(yùn)營(yíng)期望的差距，結(jié)合現(xiàn)狀制定運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。輸出運(yùn)營(yíng)目標(biāo)規(guī)劃文件，并且根據(jù)運(yùn)營(yíng)結(jié)果不斷刷新優(yōu)化。（2）運(yùn)營(yíng)規(guī)范設(shè)計(jì)：建立對(duì)運(yùn)營(yíng)工作流程以及運(yùn)營(yíng)人員工作考核進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的規(guī)范管理，建立一系列的管理制度、辦法或流程模板，規(guī)范各項(xiàng)工作，保障

知識(shí)技能：職場(chǎng)中所運(yùn)用的專業(yè)知識(shí)（基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用技術(shù)、綜合知識(shí)、案例分析）； 職業(yè)素養(yǎng)：從11種職場(chǎng)中不可缺少的職業(yè)素養(yǎng)的角度來衡量受測(cè)者，全方位衡量與崗位的匹配程度，以及需要提升的技能方向； 性格興趣：從職業(yè)性格、職業(yè)興趣、行為風(fēng)格三個(gè)方面評(píng)價(jià)受測(cè)者的各項(xiàng)情況，可以避免職業(yè)選擇中的盲從行為。

開發(fā)好的軟件部署到客戶的服務(wù)器或云平臺(tái)，并進(jìn)行必要的配置和調(diào)優(yōu)。6、培訓(xùn)和支持：為客戶提供培訓(xùn)，使其能夠熟練使用和管理定制開發(fā)的軟件。同時(shí)，提供技術(shù)支持和維護(hù)服務(wù)，及時(shí)解決出現(xiàn)的問題和提供升級(jí)。7、后續(xù)改進(jìn)：與客戶保持良好的溝通和合作，根據(jù)客戶的反饋和新的需求，進(jìn)行軟件的后續(xù)改進(jìn)

提供機(jī)電裝備智能設(shè)計(jì)APP套件共包括四款子產(chǎn)品的線下定制化配套服務(wù)，能夠幫助客戶完成企業(yè)自己的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和定制化軟件功能開發(fā)，顯著提升設(shè)計(jì)效率和設(shè)計(jì)質(zhì)量，降低設(shè)計(jì)成本和工程師能力要求。中國(guó)科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所自主研發(fā)的面向機(jī)電裝備領(lǐng)域智能設(shè)計(jì)APP套件產(chǎn)品。通過構(gòu)建知識(shí)圖譜自動(dòng)抽取工程師歷史積淀的卓越設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，

rt Factory）實(shí)施的重要內(nèi)容?，F(xiàn)如今，虛擬建模與仿真技術(shù)作為智能工廠重要的使能技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)系統(tǒng)的性能評(píng)估分析過程中，與純數(shù)學(xué)分析方法相比，它不僅能將各種復(fù)雜的生產(chǎn)與物流活動(dòng)、調(diào)度與控制邏輯轉(zhuǎn)換為直觀的模型描述，而且能夠充分考慮系統(tǒng)內(nèi)外的隨機(jī)因素影響，不僅能夠建立