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人工智能重塑科学与工程研究

挑战 科学知识呈指数级增长,专业化程度不断提高·跨学科合作需求增加,但知识壁垒阻碍学习与交流 ●自动文献管理与分析 ●Semantic Scholar有超过2.14亿篇论文 图表理解与信息提取。 ·结合图像、表格、公式和文本,分析复杂科学文献

  • 2025-04-03
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智能金融:AI 驱动的金融变革

计算范式从指令式到意图式转变:传统计算机需要精确的指令序列,而 LLM 可以理解模糊的人类意图并将其转换为具体操作。

  • 2025-04-03
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AI大模型如何破局传统医疗

医疗大模型在应用中需要重视数据的客观性和可用性,理解大模型的能力边界,重视应用场景牵引下的基础和能力提升

  • 2025-04-03
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天津职业技术师范大学 陈庆斌等|基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法

针对光伏功率随机性较强等问题,提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析,通过最大信息系数提取主要影响特征;其次,结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数,挑选相关性较强的历史日构建训练集;然后,利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列,计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项;最后,对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测,对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测,将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证,在不同天气条件下,所提模型整体预测误差最小,可有效提高预测精度。

  • 2025-04-02
  • 阅读310
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三峡大学 鲁玲等|计及?效率和多重不确定性的区域综合能源系统双层优化

本文在现有研究区域综合能源系统配置与调度双层优化的基础上,引入?效率作为综合能效的评估指标,同时考虑风光不确定性、负荷和能源价格波动对系统的影响,建立了计及?效率和多重不确定性的RIES双层优化模型,

  • 2025-04-02
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上海电力大学 李江等|计及水泥厂直接碳排放碳责任的源-荷低碳优化运行方法

未来随着双碳政策的推进,本文提出的双向碳排放分摊和低碳经济运行方法,将为高能耗企业更深层次参与低碳需求响应提供理论和技术支撑。

  • 2025-04-02
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埃森哲《技术展望2025》

我们将 AI视为一种新的数字化,因为它不仅改变了技术本身,还带案了全新的工作方式。它持渗透到企业的各个领域,对方方面面和相关人员产生广泛影响。目前,AI的影响力已经是现出来。而随着企业维续扩大A1的用规模,将生成式 A1作为重塑的驱动力,它将会开始解决新问题、创造新发明、改变我们的工作和生活方式,乃至彻底革新各行各业。

  • 2025-04-07
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2025年AI Agent行业报告(二)

Agent(代理)一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域,"Agent"(智能 体)是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境,并根据其内部状态和预设的目标,通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型(LLMs)的出现为智能代理的进一步发展带来了希望

  • 2025-04-01
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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网络安全等级保护(第三级)建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2024-2025年中国新消费趋势洞察报告

艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士

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2025年普华永道中国可持续发展报告

2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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