异构计算互联体系结构系统设计
开展异构计算互联体系结构研究与系统设计工作
开展异构计算互联体系结构研究与系统设计工作
云上服务平台开发，板块需涵盖政务快线、商务服务、金融服务及海外拓展四个方面，同时平台需具备AI技术，能够根据平台用户使用情况智能推荐相关业务，能够实现大数据分析、智能匹配等功能，为平台后续用户提供精准、专业、更具性价比的集成服务;
采用容器化编排与Kubernetes集群管理技术，构建新一代边缘计算基座。该平台通过标准化接口实现边缘侧异构资源的池化管控。在硬件兼容性层面，深度适配浪潮信息主流边缘服务器产品线，覆盖从轻量级边缘计算终端到高性能计算节点的全场景部署需求。
采用容器化编排与Kubernetes集群管理技术，构建新一代边缘计算基座。该平台通过标准化接口实现边缘侧异构资源的池化管控。在硬件兼容性层面，深度适配浪潮信息主流边缘服务器产品线，覆盖从轻量级边缘计算终端到高性能计算节点的全场景部署需求。
整合各个保司分散的绿色保单数据资源，打破数据壁垒，提高数据安全，从而提升决策的科学性和公共服务的质量。具体目标包括构建立汽车低碳循环件绿色保单数据平台数据资源库、建立数据共享与监管机制、提升数据质量、推进数据应用、保障数据安全和隐私。
农业分析预测模型的迫切需求源于全球气候变化加剧、国际供应链波动及农业数字化转型的多重挑战，亟需融合气象、遥感、低空、环境、市场等多源数据构建预测模型，提前预警产量风险并优化储备调度。农业农村部大数据发展中心已经开展已大模型技术为主的决策分析平台，其中模型算法部分包含专家观点抽取融合算法、时序预测分析算法、多文本分类算法等。
博物馆数字化建设已成为文物保护与展示的重要方向，AI驱动的文物修复与三维建模技术在国内已有成功案例。例如，敦煌研究院与腾讯合作，利用AI学习壁画风格并自动补全残缺部分；上海博物馆在修复绿松石兽面纹牌饰时，通过AI分析全球同类文物数据，精准计算出缺失绿松石的位置和形态。使用AI修复既减少了文物修复专家的大量工作，又可以解决文物展示还原的演示需求。
文旅行业数字化转型加速，AI驱动的智能客服、旅游推荐、舆情分析、多语言导览等应用需求激增，但高质量文旅领域数据集严重不足，垂直领域数据稀缺，敏感信息过滤机制不完善，人工标注数据效果差，导致AI的训练效果差强人意，无法产生有效价值，制约了行业智能化发展。
算法缺乏实际场景数据训练，算法实际性能未验证，模型泛化能力受限同时边缘设备算力不足导致调控延迟，云端协同存在通信开销，影响实时性
【机器人领域联合开发、项目合作】随着情感陪伴市场需求激增，传统AI宠物交互局限于语音和简单动作反馈，难以满足用户对拟真生理特征和沉浸式体验的需求。市面上已有产品通过模拟表情和触觉反馈初步实现“拟生交互”，但复杂动物行为的仿真仍存在技术瓶颈。
针对注塑成型过程中质量控制开环、工序间信息孤立等问题，致力于通过设备数据采集、机理建模与AI大数据深度学习等先进技术，实现超薄注塑成型精密模具的智能化升级，优化工艺参数，提升产品质量及生产效率，满足市场对高精度超薄注塑产品的需求。
将人工智能大数据及大语言模型技术深度整合至其SaaS教务管理系统，旨在打造智能化办公与数据分析解决方案，提升教育管理效率与决策科学性，满足市场对智慧教育服务的迫切需求。
致力于将AI技术深度融入陶瓷制造的核心环节，旨在通过智能化手段提升生产效率、优化烧制工艺，并实现全自动化生产线的实时智能调整。同时，公司希望通过AI质检系统的建设，精准定位生产过程中的问题源头，进一步提高产品质量和生产效益。
公司致力于提升生产线的智能化与自动化水平，以应对当前全自动湿巾生产线在智能化程度、设备速度和精度方面的不足。公司旨在通过构建完整的生产线智能控制系统，实现生产过程的集中管理、实时监控与自动优化，同时解决因设备性能限制导致的产品质量缺陷问题。
利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，开发一个基层社会治理“一网统管”平台，实现社会治理要素信息的全景呈现和事项的高效闭环管理，提升基层社会治理的智能化水平。
完善HPC与AI计算资源、负载管理， 交付时间一年。
构建基于“空-天-地”遥感和草业大数据的草地资源与利用监测体系，形成智能化饲牧监测与草地资源利用决策支持系统，并研发多项行业相关新技术及标准化操作流程。针对草地资源数据跨时空、参数结构复杂等特性，创新多源异构数据集成同化、结构化与高效治理方法，构建草地资源数量和质量监测体系，实现对草地资源的全面系统监控;利用多源异构数据的深度融合，揭示草地、牲畜及环境间的复杂耦联关系，训练优化草地动态模型、牲畜动态模型及草畜平衡模型，研发权衡生产效率、经济效益、生态环境保护多目标的草地-家畜可持续管理系统;构建“草种-种植-收获-储存-加工-运输-销售-利用”草业生产全过程知识图谱，研制自然语言交互的草业多模态大模型，形成系统化解决方案并应用示范，
以数据模型规范化、多模态数据处理、联合知识蒸馏与模型训练、三维建模及预测等技术，建立深部三维地质、地球物理综合找矿模型，形成内蒙古找矿预测大模型库，开展人工智能找矿预测。融合多种地质数据和遥感信息，提升成矿标志预测的精度和泛化能力。利用联合知识蒸馏和自监督学习，提升模型的泛化能力，对智能成矿标志的预测进行优化。利用地质填图测量、矿床勘探实际资料开展各地质要素三维建模，建立三维空间图形数据库表达三维矿床模型特征。通过整合多源数据构建知识库在矿产预测中高效检索相关信息，以支持找矿标志的智能化分析。建立矿产资源智能化找矿预测体系。