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脑机接口的基础知识

脑机接口技术涉及到对个人思想的直接访问。人们不仅可以窥探他人的思想,更可以直接对他人的思想和行为进行干预控制。甚至篡改记忆。

  • 2025-12-31
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行业数字化转型图谱

在“新型工业化”浪潮奔涌的今天,数字化转型已成为各行各业发展的必修课。如何精准、高效地推进转型,避免“走弯路”?

  • 2025-12-31
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十五五”时期重点产业前瞻与发展路径研究

现代化产业体系的构建,不仅需要培育新兴产业,也离不开传统产业的全面升级。《建议》对传统产业转型提出了明确方向,主要包括以下四个方面:一是推动重点产业提质升级。《建议》指出需巩固提升矿业、冶金、化工、轻工

  • 2025-12-31
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碳普惠2025年度调查报告

《碳普惠 2025 年度调查报告——山东省沿黄流域与全国试点区域碳普惠机 制发展调查研究报告》是由山东财经大学中国国际低碳学院主持编写,聚焦中国 碳普惠机制的发展动态与前沿进展的系列研究报告。政策层面,碳普惠已上升为 国家战略层面的公众参与机制,成为推进生态文明建设的重要内容;现实层面, 是衔接消费侧减排与生产侧碳市场的关键纽带,为全民践行绿色低碳生活方式提 供了有效抓手。本报告基于全球气候形势日益严峻和我国“双碳”战略时代背景, 从公众、企业、政府和社区共四个层面,对中国碳普惠机制的现实情况与发展趋 势进行了深入的探讨与评估,系统梳理了当前中国碳普惠机制发展面临的挑战与 机遇,提出了促进碳普惠机制发展的政策和建议,为推动中国碳普惠机制的成熟 发展、稳步实现“双碳”目标提供了坚实的理论支撑和实证参考。

  • 2025-12-31
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2025智能智造产线人才胜任能力研究报告

江苏省智能制造阶段紧跟国家步伐,16年-20年即在两化融合水平上全国第一,在21年至24年间提前完成“十四五”日标,更计划在25年后率先完善智能制造生态 江苏省智能制造行业的发展可划分为起步探索、深化转型、新质生产力培育三个阶段。 紧密围绕国家战略部署和地方政策创新展开,形成了从试点示范到全面推广的多层次推进体系。

  • 2025-12-31
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实体经济和数字经济深度融合发展报告(2025)-“人工智能+”创新应用

以具身智能在技术-产业-市场-应用等角度的生态化进展为基础,本报告聚焦在更受各方关注的人形机器人方向,建立面向人形机器人的多维观察和动态研究框架,从生态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应用等角度,观察人形机器人在中国的年度进展,以资各方参考。

  • 2025-12-31
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人工智能安全风险测评白皮书(2025年)

当前,全球人工智能迅速发展,已经成为引领新一轮科技 革命和产业变革的战略力量,以前所未有的广度与深度重塑社 会生产生活方式,为高质量发展注入新的动能。与此同时,人 工智能广泛应用带来前所未有的安全挑战,潜藏多重复杂的威 胁风险。世界各国和地区组织高度重视人工智能安全,围绕加 强人工智能安全与监管,纷纷采取多样性、差异化的管理措施, 竞争人工智能发展和治理主动权。

  • 2025-12-31
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人形机器人生态报告2025

以具身智能在技术-产业-市场-应用等角度的生态化进展为基础,本报告聚焦在更受各方关注的人形机器人方向,建立面向人形机器人的多维观察和动态研究框架,从生态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应用等角度,观察人形机器人在中国的年度进展,以资各方参考

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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2025年中国企业级AI应用行业研究报告

随着AI技术的爆发式发展,AI技术正从锦上添花的辅助工具,演变为驱动企业业务创新与效率变革的关键力量。但在新一代AI应用的规模化落地过程中,企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破,更在于构建系统性、端到端的落地能力。本报告将从应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度,对企业级AI应用落地中的关键问题展开研究,力求帮助企业将AI技术转化为实际的商业价值。

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