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我们提供的应用案例和解决方案

我们拥有丰富的预训练模型和科研场景解决方案，助力构建统一的AI应用基础设施，实现AI资产的共建共享、敏捷的智能应用开发，加速企业智能化升级。

可以增加自由数据在预训练模型上重新训练，得到领域相关的模型结果

提供丰富的多场景和科研领域下的推理接口，助力快速解决科学问题，如蛋白质推理、目标识别等。

对于平台上无法直接解决的模型，可以定制化的提供解决方案

计算机领域生命领域材料领域气象领域能源领域

通过结合神经网络以及指纹领域知识，基于公安部物证鉴定中心提供的档案指纹，实现指纹识别端到端设计

AlphaFold2整个算法包含DataPipeline，Evoformer以及Structure module三个部分。AlphaFold2在进行蛋白质结构推理时，模型输入氨基酸序列，输出三维结构坐标实现，通过对其中模块进行优化加速从而达到端到端结构快速预测。

通过神经网络方法及准确的材料特征描述符，基于自研海量高质量数据，获得预测无机晶体形成能的高精度泛化模型，实现材料端到端设计。，

该模型基于encoder、decoder框架，在encoder阶段，采用local spatial attention机制，衡量了站点内收集的不同特征的重要性高低。在decoder阶段，temporal attention注意力机制可以自适应的选取encoder中的应着重关注的隐藏层状态。

设计一种面向多源异构数据的智能预测框架，能够有效提取各种类型数据（如分布式多传感器实时采集的测量数据、数值天气预报和卫星图像数据）的空间和时间特征并进行融合，有效提高了光伏发电预测精度。