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2025-11-29 发布于广东
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AI赋能：数据分析挖掘与智能算力发展途径.docx

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AI赋能：数据分析挖掘与智能算力发展途径

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、数据分析与挖掘技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1数据分析理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2机器学习算法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3深度学习技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.4大数据分析平台构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

三、智能算力发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1计算机体系结构演进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2高性能计算技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3特定领域计算平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.4软件生态建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.5计算资源共享．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

四、AI赋能下智能算力发展途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.1高效计算架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.2边缘智能计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.3天地一体化计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.4绿色智能计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.4.1计算资源优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.4.2计算能效提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.4.3新能源利用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

五、案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.1智能制造领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.2智慧医疗领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

5.3智慧交通领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

六、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

6.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

6.2研究局限与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

一、内容概括

1.1研究背景与意义

当前，我们正处在一个数据爆炸式增长的时代，数据已成为最重要的生产要素之一，为各行各业的发展提供了前所未有的机遇。涌现的海量数据蕴藏着丰富的潜在价值，如何有效地从这些数据中提取有价值的信息，并将其转化为实际行动力，成为了一个亟待解决的关键问题。在这一背景下，人工智能（AI）技术的发展为我们提供了一种全新的解决方案，而数据分析挖掘与智能算力的协同发展则成为了释放数据价值的关键途径。

研究背景主要体现在以下几个方面：

数据量的爆炸式增长：随着互联网、物联网、移动设备等各种技术的普及，