人工智能-从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf

广西东攀二叠纪-三叠纪之交古生产力演化，沈俊，冯庆来，用不同地球化学替代指标(Al, Ba, Cu, Zn )对广西东攀剖面二叠纪-三叠纪之交古生产力进行估算表明：广西东攀地区二叠纪-三叠纪之交的古�

位于日本冲绳岛北部的亚热带“ Yambaru”森林拥有许多特有物种居住的珍贵生态系统。 然而，该地区还是冲绳林业的中心。 因此，可持续林业活动应考虑到自然环境。 为了促进该地区的可持续森林管理，我们使用易于计算的地形因素进行多元回归分析，以精细的分辨率对站点指数进行了预测。 对于以站点索引为因变量的多元回归分析，采用三个地形因子（有效起伏，开放度和高程）作为自变量。 解释了大约68％的方差，有效缓解是影响最大的变量。 这意味着可以以比以往任何时候都更高的分辨率来预测森林生产力。 对于环境保护和林业冲突的地点的可持续森林管理，以现场实际可用的最佳分辨率估算地点指数非常有用。 将来有可能通过检查其他环境因素来提高估计准确性。

这项研究的目的是评估在农业生态和常规生产系统中种植的十六种藜藜的农艺性能和生产力。 根据农业特性和常规生产系统，在两个同时进行的实验中，根据农业特征和常规生产系统，在巴西巴拉那州的恩特雷里奥斯·杜·奥斯特镇进行了两个同步试验中生长的十六种奎奴亚藜基因型的农艺特征和产量的评估。 2015/16年收获。 按照随机区组设计，每个实验均由三个重复组成。 开花的植物数量，每线性米的植物数量，第一穗的插入高度，成熟天数和生产力是评价的参数。 借助GENES计算应用程序将数据提交给统计分析。 基因型Q13-24显示出更适合常规生产系统的生产。 基因型Q13-01表现出生产率的提高，更能说明农业生态生产系统。 当在常规系统中栽培植物时，植物花的特征高度（HPF）和第一穗的插入高度（HIP）具有较高的值。 与传统种植相比，农业生态作物中每线性米（NPLM）的植物数量更多。 相同的藜麦基因型可以根据区域管理的不同而有所不同，这是一种生产力，而基因型周期则取决于生产系统和所使用的基因型。

在这项研究中，分析了尼日利亚一家香肠生产公司的五年（2010-2014年）生产和能源利用数据，以了解能源消耗，能源强度，能源生产率，单位产品能源成本和标准化性能指标（NPI） 。 年平均能源消耗为15,853.22 GJ。 能源消耗占PHCN主干的27.66％，柴油发电机的32.06％和烤箱气的40.28％。 公用事业公司的主要电力供应占总能源成本的25.04％，而柴油占44.24％，烤箱煤气占总成本的30.71％。 五年期间，工厂的平均产量为595,700吨，平均能源输入成本为6.71 kobo / kg。 每单位产品的能源输入成本值在过去五年中呈下降趋势。 在整个研究年度中，能量强度也以平均1.67 GJ / m2的速度增加，而能源生产率在这些年中以平均28.3 kJ / kg的速度下降。 五年来计算的标准化绩效指标（NPI）值呈稳定增长趋势，平均为1.61 GJ / m2。 这表明“非常差”的范围，这意味着过多的能源使用，应立即采取措施进行调查和纠正。

智能时代的生产力变革：AIGC产业应用实践

本报告介绍了人工智能领域的新兴技术——生成式AI（Generative AI），并将其与CHAT-GPT进行了比较。生成式AI是一种基于深度学习的技术，可以生成具有高度创造性和想象力的内容，如图像、音乐和文本等。本报告还探讨了生成式AI在证券研究领域的应用，包括自动生成报告和预测股票价格等。最后，本报告提出了未来生成式AI发展的趋势和挑战，以及在保护个人隐私和数据安全方面需要注意的问题。

 近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈，据Semafor 援引知情人士报道，微软正商谈以290 亿美元估值，向OpenAI 投资100 亿美元，一切 均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”。  此前的决策式AI模型（Discriminant Model）是根据已有数据进行分析、判断、预测，典 型应用为内容的智能推荐（短视频）、自动驾驶等；而生成式AI更强调学习归纳后进行演 绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、 建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、 汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。

如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。人工智能细分赛道持续创新下变革在即，本报告重点关注AIGC领域。 AICC颠覆传统内容产出模式，或为web3.0内容创造新引擎。AIGC本质上是一种AI赋能技术，能够通过其高通量、低门槛、高自由度的生成能力广泛服务于各类内容的相关场景及生产者。随着人工智能生成能力的突破进展，内容生产已经从专业生成内容(PGC)、用户生成内容（UGC)，进入到人工智能生成内容(AIGC，Al generatedcontent)时代，AIGC被认为是web3.0的重要基础设施。AIGC的快速兴起源于深度学习技术的快速突破和日益增长的数字内容供给需求;应用价值层面，AIGC有望成为数字内容创新发展新引擎，为数字经济发展注入新能量。数据+算法+算力三大核心要素，决定AIGC产出质量。①数据，海量优质的应用场景数据是训练算法糟确性关键基础。②算法，神经网络、深度学习等算法是挖掘数据智能的有效方法。与

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