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智慧楼宇信息化综合解决方案

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  • 2026-03-09
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2025年数字政府信创研究报告

数字化转型 数字政府建设的发展历程可以分为四个阶段:信息化起步阶段(1978一1992年),以办公自动化和基础信息系统建设为主;电子政务拓 展阶段(1993-2001年),重点推进政府信息化网络和门户网站建设;数据驱动转型阶段(2002-2016年),推动政务数据资源整合 与共享;全面数字治理阶段(2017年至今),实现政府信息化与社会信息化的深度融合,推动国家治理模式、治理能力和治理体系的全面

  • 2026-03-05
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2026年AI的双重价值:助力气候正向效应与推动能源转型报告

到2030年,全球数据中心的电力需求预计将超过日本目前全年的总用电量1,但同时却能减少30-50亿吨二氧化碳排放。2这一看似矛盾的现象,实际上彰显了人工智能在应对气候变化方面所蕴含的巨大潜力。

  • 2026-03-05
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2026年数据库助力加速生成式AI转型报告

企业成功的关键在于数据,数据可以用来驱动应用、挖掘业务价值。企业早已在使用客户信息、财务交易和库存水平等运营数据来优化业务流程,提升客户体验。如今,生成式AI又极大地提高了数据的潜在价值。

  • 2026-03-03
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2026多模态大语言模型技术发展报告

人工智能的发展正进入一个以多模态融合为核心标志的新纪元。继大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理领域取得革命性突破之后AI研究的焦点正迅速转向能够同时理解和生成文本、图像、音频、视频乃至更复杂模态信息的统一模型。2025年我们见证了多模态大语言模型的爆发式增长其技术迭代速度和能力边界的拓展远超预期,深刻地重塑着人机交互的范式、内容创作的流程以及科学研究的边界。

  • 2026-03-05
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2026年稳基础 拓增长:精准开源节流倡议报告

大型基建(如北部都會區)屬非經營帳目開支·即便財政收入短缺·亦難以透過縮減此類項目來快速平衡預算;更重要的是·北都這一類策略性基建對香港長遠發展至關重要·並不具備大幅削減的空間。

  • 2026-03-05
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互联网安全行业:2025开源供应链投毒分析技术报告

随着大语言模型(LLM)的逐步成熟、对话式智能体的广泛验证、AI场景化训练数据的快速积累,以及企业对智能化与目标驱动型AI应用的迫切需求,越来越多的企业将AI数智化转型作为提升核心竞争力的关键,其中AgenticAI的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,同时也催生新型AI原生安全风险与数字供应链治理挑战。

  • 2026-03-14
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2026年GaN技术展望报告

近期达成的一系列里程碑充分展现了GaN的巨大潜力:我们的CoolGaN”双向开关已在光伏微型逆变器中取得显著成功,在提升效率的同时,有效降低了系统成本。此外,GaN在单级车载充电器中的应用,也正在为功率密度和系统性能带来突破性的提升。

  • 2026-03-05
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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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