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数尔摩斯&复旦DMG:2024城市数治向善报告

在城市治理数字化转型的大潮中,决策者们时常需要面对许多重要的“判断题”,由于数字治理自带的技术特性,这些判断题往往会被天然地认为是技术性的。

  • 2024-11-01
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申港证券-信创,数字产业化的核心基座

23 年开年信创迎内外部因素双重催化。1 月的中共中央政治局第二次集体学习上,习近平强调要加快科技自立自强步伐,解决外国“卡脖子”问题。同时,春节后美国对我国半导体制裁事件频发,我们认为将会进一步催化信创产业投资情绪,倒逼我国半导体产业独立自主进程加速。 我国信创生态已初步建立,基础软硬件市场空间潜力巨大。其中基础软硬件的自主可控对我国网信安全具有关键意义

  • 2024-11-01
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人工智能与义齿制造自动化白皮书

越来越多的义齿加工厂正在使用基于 3D 打印和 CNC 铣削的数字工作流程来取代铸造等传统生产方法。 虽然数字工作流程比传统方法更高效,但许多义齿加工厂仍然难以 避免手动一步一步的操作流程。 幸运的是,人工智(AI)和云等新技术使义齿加工厂能够实现各种流程的自动化,并达到前所未有的生产力水平。 在本白皮书中,我们将回顾第一代数字化工作流程中最常见的一些挑战,并探索新技术如何使自动化变得更容易实现。

  • 2024-11-01
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企业能耗综合管理系统解决方案(46页 PPT)

通过数据说话,一直以来,电信企业的节能考核指标认定在业内没有公认的标准,多数都是通过对企业使用多少节能产品和安装了多少节能装置来判断是否节 能。而我们认为“一个企业是否节能,是要看其实际能源消耗情况,而不是看安 装了多少节能设备。只有实际能源消耗数据才是检验企业最终是否节能的惟一标 准。

  • 2024-11-01
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企业竞争图谱:2024年AIPC(人工智能个人电脑) 头豹词条报告系列

AIPC是指加入人工智能功能的个人电脑。AI能够与PC紧密协作,通过云端或在电脑端独立运行大型语言模型,从 根本上改变和重塑了PC的用户体验,释放了人们的生产力和创造力。AIPC是为每个人量身定制的个人AI助理,不仅提高生产效率,简化工作流程,而且更好的掌握用户的喜好,保护个人隐私数据安全。仿佛是用户的数字化拓展,如同用户的智能双胞胎。AIPC的行业特征包括:1.硬件端搭载计算+存储+传感架构;2.软件端整合轻量化AI模型;3.内容端AIGC在办公领域首当其冲,内部不断拓展。2019年—2023年,AIPC行业市场规模由0亿人民币元增长至181.28亿人民币元。预计2025年—2029年,AIPC行业市场规模由233.42亿人民币元增长至1,948.61亿人民币元,期间年复合增长率69.98%。

  • 2024-11-01
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能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年)

能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年),能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年),能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年)

  • 2024-11-01
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能源化工-三大机构维持2024年全球原油去库格局 并新增2025年预测显分歧-东吴证券

【原油库存板块】IEA、EIA、OPEC在2024年4月报中预测2024年全球原油库存变化分别为-30、-26、-153万桶/日,较2024年3月预测分别-108、-16、-47万桶/日,三大机构预测2024年库存变化平均为-70万桶/日,较2024年3月预测均值-57万桶/日。具体来看,2024年4月IEA、EIA、OPEC预测2024Q1全球原油库存或将分别-30、-23、-97万桶/日,三大机构预测库存平均-50万桶/日。

  • 2024-11-01
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许丹莉:端对端交易-云储能市场的非合作联合博弈出清模型

在“碳达峰,碳中和”的背景下,分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源,提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系;其次,在考虑云储能总容量限制的情况下,求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点;然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案;最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例,验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益,实现了市场参与者效益的帕累托改进,而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言,购电成本下降了39.68%,云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%,因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本,具有较强的实际应用价值。

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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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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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