斯坦福團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)AI數(shù)據(jù)提取框架,為能源領(lǐng)域數(shù)據(jù)獲取難題提供方案
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來(lái)源:DeepTech深科技 更新時(shí)間:2025-08-06 15:08:38 [我要投稿] |
| 溫室氣體排放的準(zhǔn)確評(píng)估與減排是能源領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn),但石油和天然氣行業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)通常分散在昂貴的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中,其存在數(shù)據(jù)碎片化、雜亂且難以獲取的問(wèn)題。此外,該領(lǐng)域的官方數(shù)據(jù)更新相對(duì)滯后,傳統(tǒng)人工提取方法效率低下且容易出錯(cuò)。針對(duì)上述問(wèn)題,美國(guó)斯坦福大 ...[查看原文] |
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