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“数字化转型”与“智能化”它们之间的区别和联系是什么?
综上所述，“数字化转型”与“智能化”在本质定义、变革深度、技术栈和价值创造等方面存在显著差异，但它们又相互关联、相互促进。企业和组织应充分利用二者的机遇，实现自身的可持续发展和创新突破。
数字化转型和智能化是企业发展的两大趋势，它们相互关联且有所区别。 数字化转型涉及企业通过数字化技术改变业务运营模式，以提升效率和创新能力。 智能化则侧重于通过人工智能等技术实现业务流程的自动化和智能化，增强工作效率和决策质量。
逐步递进的关系：信息化、数字化、智能化是逐步递进的关系，信息化是数据为业务服务的初级阶段，数字化是数据驱动的创新阶段，智能化则是数字化发展的高级形态。共同目标：三者都旨在提高业务处理效率、降低成本、创造商业价值。
发展阶段：数字化、信息化和智能化是一个渐进的过程。数字化是基础，信息化在此基础上进一步挖掘数据的价值，而智能化则是信息化的拓展，通过引入智能技术实现自主决策和智能响应。
自动机器学习
1、自动机器学习（AutoML）是机器学习领域的一个重要发展方向，它通过自动化特征工程、模型选择和参数调节等步骤，降低了机器学习应用的门槛和成本。TPOT作为常用的自动机器学习开源库之一，采用基于树的工作流表示方法和遗传规划优化策略，能够高效地找到性能较好的模型，并提供了可视化工具帮助用户理解和分析模型。随着技术的不断发展，AutoML将在更多领域发挥重要作用。
2、AutoML（Automated machine learning）是将机器学习应用于现实问题的end-to-end流程自动化的过程。它旨在从特征工程、模型构建、超参优化等方面实现自动化，从而减轻数据科学家的工作负担，提高机器学习模型的构建效率。
3、Data Follower是一款交互式自动机器学习工具。用户可以通过该工具上传数据，并通过向导页面一步步选择，快速完成机器学习模型的训练，同时便捷地使用已训练好的模型进行预测。以下是对Data Follower的详细介绍：主要功能 数据上传与处理 用户可以将自己的数据集上传到Data Follower平台。
4、特征提取是自动化机器学习（AutoML）中的关键步骤之一，它旨在从原始数据中提取出对模型训练有用的信息。以下是对特征提取的详细解析：数值特征数值数据是结构化数据的一种，包括连续数值和离散数值两种类型。连续数值：对于连续数值，常见的处理方法包括对数指数处理、归一化处理等。
5、自动机器学习的主要研究内容主要包括：自动特征工程，自动发现和提取适合于机器学习任务的特征，以减少人工特征工程的工作量。资料拓展：自动机器学习旨在通过让一些通用步聚（如数据预处理、模型选择和调整超参数）自动化，来简化机器学习中生成模型的过程。
6、引言 图上的自动机器学习旨在通过自动化的方法，为图数据上的各种任务（如节点分类、图分类、链接预测等）选择和优化机器学习模型。这种方法能够减轻人工设计算法的负担，提高模型的性能和效率。
AI、IoT再火,仍然离不开大数据分析
大数据分析在当今的数字化时代扮演着至关重要的角色，尤其是在人工智能（AI）和物联网（IoT）等领域的发展中。以下是对这一观点的详细阐述： 大数据分析是AI和IoT的基石： AI技术，尤其是机器学习和深度学习，依赖于大量的数据来进行模型训练和预测。
真正的AIoT是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，“AIoT”（人工智能物联网）＝AI（人工智能）+IoT（物联网）。此技术通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。
物联网（IoT）是一项新技术，通过连接各种设备，实现数据的收集、交换和分析，从而重塑我们的日常生活。而人工智能（AI）则赋予了物联网更强的学习和处理能力，使其能够发挥全部潜力。
人工智能将基于物联网和大数据功能，通过自动化智能决策来支持智慧城市的发展。人工智能可以应用于自动化执行大量与数据密集型相关的任务，如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务。同时，利用深度学习和计算机视觉等先进的AI应用，可以解决智慧城市运营中面临的问题。
各类AI医疗大模型推荐
1、华西黉医 简介：华西医院主导的AI医疗系统，集成720亿参数的医学大模型，构建了全程健康管理平台。优势：支持智能导诊、预问诊病历生成、焦虑抑郁评估等多项功能，诊断准确率高达98%。医学影像类 深睿医疗 简介：提供肝脏人工智能全自动诊断系统、肺部感染精确诊断系统等影像诊断产品。
2、砭石大模型——多模态医学智能问诊 砭石大模型是智慧眼旗下的医疗领域多面手，支持多模态数据，包括问诊文本数据、医疗影像数据、用户的面部体征视频数据以及用户睡眠音频数据等。
3、简介：瑞智病理大模型是基于华为DCS AI解决方案的医疗人工智能大模型。功能：该模型融合了多模态数据，并结合了中国人群的疾病特征，通过学习大量病理诊断书籍，实现了对常见癌种病理切片诊断的高效和准确。应用：瑞智病理大模型显著提升了病理切片诊断的效率和准确性，为临床治疗提供了更精准的决策支持。
4、技术领先性 国内首家：医联MEDGPT是国内第一家基于Transformer架构的医疗大语言模型，其技术参数规模达到1000亿，确保了模型的精准度和泛化能力。精准诊疗：该模型基于医疗知识图谱和大量医疗数据进行训练，实现了从疾病预防到治疗的全流程智能化诊疗。
5、以下是10个医疗领域开源AI模型/工具的推荐：XrayGPT 简介：XrayGPT是一种开创性的人工智能模型，能够以对话的方式解释胸部X射线，并回答相关问题。它将视觉理解与文本知识相结合，并通过真实放射学报告的摘要进行增强，为自动化X射线分析提供了新的可能性。
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