1.方案概述
      用AI为企业赋能：引领企业实现自动化、数字化、智能化转型，依托联智令金在AI领域科研技术与创新能力的积累，面向政府、高校、研究所、制造商、运营商等客户，在制造、能源、农业、环境、医疗、金融、互联网等多个行业提供全面的AI解决方案，助力行业实现高效的智能应用开发，加速企业在数据分析和预测、智能营销和客服、企业安全管理、自动工作流程等方面数字化、智能化、多元化转型升级。

2.AI工作原理介绍
      AI能够将大量数据与超强的运算处理能力和智能算法三者相结合起来，建立一个解决特定问题的模型，使程序能够自动地从数据中学习潜在的模式或特征，从而实现接近人类的思考方式。其中大量数据来自于AI系统感知层面，获取渠道既包括本地数据库存储，也可以从传感器、摄像头、网络等渠道获取；超强的运算处理能力得益于现代高新芯片技术的研发，各个智算中心的建设发展保障了AI技术的应用落地和持续运行；大量复杂的算法以及各种网络模型帮助机器逐渐获得了学习知识、分析数据、逻辑推理、决策判断的能力。

3.AI算法模型框架
      由于神经网络的性能精度和通用效果都非常好，所以许多流行的AI系统使用人工神经网络来模拟由非常简单的互相连接单元组成的网络。目前主流的算法模型包括CNN、RNN、Transformer等。CNN是广泛图像处理和分割、目标检测和识别等计算机视觉领域的深度学习模型，核心思想在于通过卷积层和池化层来提取输入数据的特征，其中具有代表型的网络有Yolo系列、ResNet、Faster R-CNN等；RNN是具有循环连接的神经网络，主要能够处理序列数据，如语言、音频等，因此在机器翻译、语言建模、语音识别等领域应用广泛，其中常见的网络有LSTM和GRN；Transformer模型主要由多层自注意力和前馈神经网络构成，主要优点在于它能并行处理序列数据，Transformer注意力机制能够确定序列中的每个元素对于其他元素的重要性，从而实现全局的上下文理解。基于Transformer的模型如BERT、GPT等在许多NLP任务中取得了显著的效果，如机器翻译、文本分类、情感分析等

4. 解决方案需要关注及克服问题
      联智令金将基于客户实际需求并结合影响方案实现的工作环境，硬件条件，计算能力，工作效率，预测精度，控制系统，决策安全性，维护更新及成本等多维度要求，输出科学严谨高效的解决方案及配套相关产品。