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天津大学:2025深度解读DeepSeek原理与效应

自然语言处理:人类语言的智能化处理与分析,使计算机具备听、说读、写、译等人所具备的语言能力 语言模型:自然语言统计建模,简单说,就是预测句子中的下一个单词是什么

  • 2026-07-07
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先进公共云白皮书

人工智能正从算法突破走向规模化应用,其核心特征已清晰显现:模型迭代以周或天为单位,数 据规模与多样性呈指数级增长,应用场景的算力需求波动剧烈而难以预测。这一现实对基础设施 提出了全新要求--不仅需要弹性的算力供给,更需要数据、模型、应用三个层面具备同等水平的 快速迭代能力与规模化资源调度效率。公共云的天然禀赋与此高度契合,成为智能经济新形态的 核心载体:资源池化支持从单任务到超大规模集群的瞬时伸缩,服务化交付模式将基础设施的调 整时间从周压缩至分钟。

  • 2026-07-16
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2026AI智能眼镜教育产业蓝皮书

本蓝皮书是AI-SLI在“人工智能辅助知识生产”方向上的一次系统性探索与尝试。报告的研制全程引入生成式人工智能作为研究助手,在研究团队的选题、设计与把关之下,承担了四类劳动密集型工作。其一,循证调研与数据核验--对政策文件、券商研报、行业报告与厂商资料展开多源检索,对全报告引用的市场规模、出货量、份额与价格等关键数据逐项溯源、交叉核验并予以勘误,并系统梳理了十余个国家与地区及联合国教科文组织、经济合作与发展组织等国际机构的最新政策。其二,产业测算与文献综合-梳理全球与中国 AI智能眼镜产业链上中下游、讲座捕获与学生行为分析等相关市场,对市场规模与竞争格局进行多源测算与交叉验证,并据此构建分层的潜在市场总量(TAM)模型。其三,文本撰写、图表绘制与引文规范--按统一的论证结构与制图规范完成各章撰写、产业链图与数据图绘制,并以分级可信度标注维护逐条可溯源的引用体系。其四,中英双语并行-在统一术语表的约束下产出语义对齐的中英文两个版本。

  • 2026-07-16
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智慧楼宇智能化(控制)系统规划方案1

更实用的是,平台把GIS园区建模和2D/3D组态工具打通了。你可以在高程地图上嵌入设备模型,也可以让摄像头画面和三维场景虚实融合。某能源企业把十几个分散场站的设备数据都挂载到一个数字沙盘上,调度员在总部就能“走进”任何一个场站

  • 2026-08-04
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2026智能座舱AI Agent演进趋势及3大案例分析-2026-06-智能网联

智能座舱“情感引擎化”是指,智舱通过多模态感知技术,实时识别并理解驾乘人员的情绪状态(如喜悦、疲惫、焦虑、分心),并基于此主动提供情感适配的交互内容、环境调节和关怀服务,让车辆从被动执行指令的“机器工具”,升级为能主动感知、理解、共情并响应驾乘者情绪与身心状态的“有温度的数字伙伴”。 智能座舱向情感引擎化演进,本质是赋予机器“情商”,让它不再是冷冰冰的工具,而是一个试图理解、适应,关心用户的出行伙伴,这反映了用户对汽车作为“移动生活空间”情感价值的深层需求,

  • 2026-07-07
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2026欧盟绿色供应链合规体系研究报告

《报告》基于学者“在地研究”田野调研、企业出海实务经验以及其他信息,聚焦国别/区域、产业/行业、在地合规运营三类场景,推出三类系列成果。其中,“国别报告”系列以对象国政治、经济、社会、文化等内容为研究对象,重点围绕宏观经济形势、营商环境、中资企业经营状况、机遇挑战等维度,解析对象国各领域的发展态势,为企业海外布局提供决策参考;“行业报告”系列针对重点产业跨境布局或企业走出去的行业赛道,深入研判对象国的重点行业发展格局;“合规报告”系列回应企业海外合规运营实务关切,系统梳理对象国重点领域的监管要点,为企业在地运营提供应对策略参考。

  • 2026-08-03
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天然氢赋存状态、经济可行性、发展前景及对地下储藏的启示

氢能彩虹分类 氢能彩虹将不同制氢方法按颜色分类,天然氢被称为金氢或白氢,区别于通过电解水产生的绿氢和通过化石燃料加碳捕集产生的蓝氢。这种分类有助于区分氢能的环保性和经济性。 制氢方法对比 天然氢成本约为1美元/千克,远低于绿氢的3-5美元/千克。马里和南非的天然氢井已商业化运营,成本低至0.5美元/千克,展示了天然氢的经济优势。 制氢技术发展 随着能源转型推进,制氢技术从纯地质研究转向经济开发。天然氢因其清洁性和低成本,成为能源转型中的重要选择,减少 了对化石燃料的依赖。

  • 2026-07-16
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2026中国水泥行业CCUS技术应用展望及企业实践案例

落基 山 研 究 所 (Rocky Mountain Institute, RMl) 成 立 于 1982 年,是一家立足市场、独立运作的专业智库,致力于 通过经济可行的市场化解决方案推动全球能源转型,构建繁 荣、韧性、清洁的低碳未来。落基山研究所与企业、政策制 定者、科研机构、创业者及跨领域伙伴广泛协作,推动战略 性投资,以扩大清洁能源解决方案的规模化部署、减少能源 浪费、并提升可负担清洁能源的可及性,在保障能源安全和 经济效益的同时,携手共创可持续的美好愿景。目前,落基 山研究所的研究和实践已覆盖全球 50 余个国家和地区。

  • 2026-07-07
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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