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NIFD2021国民财商教育白皮书

财商知识的全面普及,不仅能充分满足人们多元化财富管理需求,同时还能极大地减少投资者面临金融风险几率,全面推动我国国民整体财商素养的有效提升,进而推动建设我国更完善科学的金融风险防范系统。加强投资者财商教育,提升个人金融素养,帮助金融消费者树立正确的财富观、消费观,增强其金融投资风险防范意识,已成为控制金融系统性风险的重要一环。随着我国经济不断发展,居民总体收入正在不断攀升,越来越多的人产生了学习金融知识和提升财商素养的兴趣及职业需求

  • 2021-04-18
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基于目标导向的城市照明大数据高效能管控路径探讨

本文以目标体系、 感知体系、 作业体系为研究对象, 以此搭建了清晰的信息时代城市照明大数据核心模 型体系, 构建了从观测数据、 分析数据, 到运用数据输出管控结果, 开展作业模式创新迭代, 作用于城市照明品 质升级的科学路径。 并为照明专业承载智慧城市设施终端管理, 提供了理论模型、 管控技术和经验指导。

  • 2021-04-20
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办公楼综合布线设计方案

某办公楼(以下简称某办公楼)位于北京市海淀区木樨地玉渊潭南路1 号,东临永定河引水渠,南临玉渊潭南路。大楼共15 层,地下三层,地上十二层,总建筑面积56868 平方米,其中地上建筑面积43940 平方米,地下建筑面积12928 平方米,建筑物主体高度45 米。某办公楼地下三层与地下二层为停车场,地下一层设计为员工食堂和职工活动用房,首层为大堂、展厅及UPS机房

  • 2021-03-27
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智慧工业园区安防集成系统总体方案

智慧工业园区建立一体化、多功能、方便、快捷的智慧管理平台,帮助企业更好的利用园区,在企业一般人员直至管理层间通过平台进行有效的监管和沟通。可以利用新一代信息技术,在泛在信息全面感知和互联的基础上,实现人、物、区域功能系统之间无缝连接与协同联动的智能自感知、自适应、自优化,达到安全、便捷、高效、绿色的效果。

  • 2021-03-19
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2020年工业自动化在新能源行业的应用

随着社会经济的发展变化,中国能源结构发生了深刻变化,2018年,非化石能源在能源消费中的占比达到14.3%,有望实现2020年非化石能源占比达到15%的目标。中电联数据显示,新能源的主要利用形式为发电,其中水电、风电、核电、太阳能发电等非化石能源发电装机容量在2019年底达到8.4亿千瓦,比上年增长8.7%,占全国发电装机容量的41.9%,比上年底提高1.1个百分点。分类型来看,在中国利用较为广泛的是水电、风电、太阳能发电和核电,累计装机容量分别为:水电3.6亿千瓦、并网风电2.1亿千瓦、并网太阳能发电2.0亿千瓦、核电4,874万千瓦。自动化技术及设备已经在新能源发电的系统构成、功能实现、安全运行、优化调度、电能质量保障等方面得到广泛应用,推动了新能源行业技术进步。

  • 2021-03-18
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2020年我国基带芯片行业发展格局现状趋势分析市场产业研究报告

一、基带芯片行业概述 1.1 基带芯片概述 1.2 从1G到5G,基带性能和复杂程度提升 1.3 从1G到5G,基带市场走向寡头、自研 1.4 基带发展趋势研判 二、从龙头看行业发展方向——高通:5G基带+射频前端+毫米波 2.1 高通公司概况 2.2 高通因商业模式陷入反垄断诉讼 2.3 “基带+射频前端+毫米波”三位一体 三、国内基带芯片发展格局

  • 2021-04-16
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双层集装箱运输配载模型与算法研究_杨广全

采用双层集装箱运输可以显著提高铁路运输能力,为保障双层集装箱列车的运行安全,针对人工编制双层集装箱运输配载方案费时费力技术难题,依据车辆、集装箱和双层集装箱连接锁技术参数,结合集装箱装载方式,推导车辆装载安全技术指标计算公式,建立双层集装箱运输配载模型,设计启发式遗传算法对该模型进行求解,并针对遗传编码设计交叉算子和变异算子,以保证生成可行解。案例计算结果表明,配载模型和求解算法能够得到合理的双层集装箱配载方案,满足双层集装箱装载技术要求,实现了双层集装箱装车配载的智能化。

  • 2021-05-06
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遗传退火算法的模型相似性计算方法_高雪瑶

为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法。利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性。结合面的形状相似性和面的邻接关系来计算面的结构相似性。以面的形状相似性和结构相似性为基础,构造2个模型的整体相似度矩阵。利用遗传退火算法对该矩阵进行搜索,得到2个模型之间的最优面匹配序列。以最优面匹配序列为基础,计算2个模型的相似性。实验结果表明:相对于模拟退火算法,本文所提出方法使13.33%的模型的排序效果有所改善。该方法能够更准确地度量2个模型之间的差异。

  • 2021-04-30
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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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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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