百度&信通院:2025年大模型平台落地实践研究报告

报告由百度智能云与中国信通院联合发布,报告围绕大模型平台展开,探讨其发展背景、落地策略、关键能力、实践案例及未来趋势,旨在为企业建设和应用大模型平台提供参考。

发展概述:大模型技术发展迅速,在政策支持和市场需求推动下,市场前景广阔。但大模型落地面临顶层规划模糊、技术壁垒高、运营管理机制缺失等问题。大模型平台通过 “建、用、管” 模型,成为化解落地难题的关键力量。

落地策略与路径:落地原则包括战略引领、因地制宜、标准化、开放协同、安全性和持续改进。落地步骤涵盖评估诊断、方案制定、部署实施和持续优化。落地框架由模型开发层、模型服务层、应用开发层和运营管理构成,各层相互协作,为大模型落地提供支持。

关键能力建设:模型开发层聚焦数据处理和模型开发技术瓶颈;模型服务层解决模型服务选型和运营管理难题;应用开发层降低场景化应用开发门槛。百度智能云千帆大模型平台等国内外平台,在模型开发、服务和应用等方面各具特色。

实践案例分析:在互联网电商、金融、教育等多个行业,大模型平台通过针对性解决方案,有效解决业务痛点,显著提升效率、降低成本、增强用户体验,创造了可观的价值和收益。

总结与趋势:大模型平台为行业转型提供支撑,但仍处于初期。未来,在技术、应用、生态和安全方面将持续发展,如大模型能力拓展、企业级应用爆发、平台开源开放、安全保障体系健全等,推动各行业智能化转型。

百度&信通院:2025年大模型平台落地实践研究报告

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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