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物联网环境下的会计信息化建设研究

“物联网”一词最早出现在《未来之路》一书中,2005 年,这一概念被国际电信联盟首次正式提出,世界各国表现出了极大的兴趣,许多国家纷纷出台政策促进这一产业的发展。智能家电、智能医疗、智能交通和智能制造等都是物联网时代的产物,犹如互联网的诞生一样,物联网的发展正在悄然改变着我们的生活,它使我们的生活变得更加便捷和智慧,物联网的应用与发展也对企业的会计信息化之路产生深远的影响。

  • 2021-07-01
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政府补助影响企业创新的效果和作用机制:基于公司金融视角

当前,全球正出现以信息网络、智能制造、新能源和新材料为代表的新一轮产业革命。中国政府也逐渐转变发展经济的思路,努力将中国从“制造大国”发展成为“创新大国”,在2015年的《政府工作报告》中已经明确提出,要将“大众创业、万众创新”打造成经济发展的新引擎。

  • 2021-07-01
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大数据情报分析发展机遇及其挑战_黄河燕

大数据时代,情报信息的分析处理面临着前所未有的机遇和挑战。本文从情报学发展范式的角度阐述了情报分析的现状;以事实数据、工具方法和专家智慧相融合的情报处理理念为指导,剖析了大数据情报分析在大数据融合、大数据处理技术与工具、信息深度挖掘方面的应用需求和面临的挑战;最后以大数据情报分析过程中的数据采集、预处理、分析和应用为主线展望了大数据情报分析的应用发展机遇和技术趋势。

  • 2021-06-30
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智慧城市投资模式研究——以太原市为例

智慧城市投资模式研究——以太原市为例

  • 2021-06-29
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淮安市智慧城市建设的对策研究

淮安市智慧城市建设中的问题与对策研究。

  • 2021-06-29
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物联智能家居家庭安防系统关键技术研究

物联智能家居家庭安防系统关键技术研究

  • 2021-06-28
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智能家居的市场分析和整体营销方案

基于HMM的关键词语音识别技术在智能家居中的应用研究

  • 2021-06-28
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TenSec2019.1.3.赵弼政.大型互联网企业的入侵检测

入侵案例 入侵的定义与特征 ATT&CK整理的攻击手法大盘 NSA/CSS技术网空威胁框架 入侵检测方法论的演进 入侵检测的本质:采集数据标记异常 入侵检测的代价很昂贵 工程能力决定入侵发现效果 应对之道 最低成本防御/检测 效果展示:大事件里的小失误 从0开始建设怎么做 总结

  • 2021-07-06
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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