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2024年为中国数字化未来解锁 数据编织解决方案

2023年,中国产生了32ZB的数据,走在了数字化转型浪潮的前沿。得益于这一蓬勃发展的经济增长,中国数据驱动型企业的 数量在过去十年中从11万家激增至100多万家。据中国信息通信研究院报告,截至去年底,中国有效AI发明专利数量已达37.8 万件,同比增长率超过40%,是全球平均水平的1.4倍。

  • 2025-01-17
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伽马数据:2024年10月人工智能行业研究报告

自2022年ChatGPT发布以来, 生成 式 人 工 智 能 ( AIGC ) 和 大 语言模型(LLM)取得了重大突破,激发了全球范围内的AI热潮; 同时,中国在《政府工作报告》中首次提出“人工智能+”行动, 出台了一系列扶持政策和战略规划,大量企业纷纷入局,AI迅速 成为全球最热门的行业之一。

  • 2025-01-17
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中华环保联合会:工业园区碳中和设计指南 (1)

气候变化问题是当今社会人类生存与发展面临的严峻挑战。2020年9月22日,在第75届联合国大会上,我国向国际社会做出庄严承诺,力争二氧化碳排放2030年前达到峰值,2060年前实现碳中和。

  • 2025-01-17
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中物联冷链委:2024年冷链物流政策发展演变与趋势研判报告

全面部署农产品冷链物流建设,夯实冷链物流基础设施网络,大力推进现代令链物流体系建设。战略层面提出全方位建设现代冷链物流体系,部署一系列具体措施,引领冷链物流高质量发展。

  • 2025-01-17
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中兴通讯:IP网络未来演进技术白皮书 4.0-服务感知网络(SAN) (1)

云计算、大数据、AI 训练等新型业务驱动下,算网融合成为新型数字基础设施的典型 场景和核心需求。算网融合在资源协同调度效率、业务性能优化等方面的需求和收益,近年 来已经成为行业初步共识。随着云原生、AI 训练等新型业务的飞速发展,对基础网络增量 需求的内涵和外延,均出现了全新的变化

  • 2025-01-17
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中移智库:AI浪潮下的智能终端从多元格局到未来展望

随着人工智能模型的发展和进步,尤其是AI大语言模 型的出现,智能终端的演变犹如一股澎湃的洪流,持续地 改变着我们的生活。从个人计算机、智能手机和平板电脑 到现在层出不穷的智能手表、智能眼镜、智能音箱、智能 汽车以及各种智能家居设备,再到集成AI大语言模型而改 变用户交互方式的创新设备,智能终端的发展速度惊人。

  • 2025-01-17
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中移智库:数字技术助力电力行业低碳化发展路径及典型场景研究

在全球气候与环境问题日益突出的今日,促进人与自然和谐 共生已成为构建人类命运共同体的重要一环。中国提出“双碳” 目标,并对重点耗能行业能源利用率提出了各阶段的具体目标, 对实现全球绿色可持续发展具有重要意义。

  • 2025-01-17
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灼识咨询:2024中国下沉市场蓝皮书

灼识咨询是一家知名咨询公司。其服务包括IPO行业咨询、商业尽职调查、战略咨询、专家网络服 务等。其咨询团队长期追踪消费品、互联网、大数据、高科技、能源电力、供应链、人工智能、 金融服务、医疗、教育、文娱、环境和楼宇科技、化工、物流、工业、制造业、农业等方面最新 的市场趋势,并拥有上述行业最相关且有见地的市场信息。

  • 2025-01-17
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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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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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