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人工智能应用实践与趋势

阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径,总结出人工智能为企业创造价值的七大模式,为企业应用人工智能提供指导。

  • 2021-03-26
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基因慧研究院2021基因行业蓝皮书预印版

本报告围绕基因行业的宏观背景、定义、核心技术和应用、跨界融合、产业创新案例、需求调研及展望等主题(考虑篇幅,除特别说明,检测方面以测序技术为主展开);时间维度上,本报告基于近年的信息梳理和归纳,立足于 2020 年,展望 2021 年;地理维度上,本报告以中国大陆地区的市场范围为主,覆盖全球的前沿技术应用和产业格局。

  • 2021-03-18
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高速铁路安全防护管理办法发布

2020年5月6日,交通运输部、公安部、自然资源部、生态环境部、住房城乡建设部、水利部、应急管理部联合发布规章《高速铁路安全防护管理办法》(交通运输部令2020年第8号,以下简称《办法》),将于2020年7月1日起施行。《办法》从高铁安全防护总体原则、线路安全、防护设施、运营安全、监督管理五方面作出了具体规定,为提升高铁安全管理水平提供坚实法治保障。

  • 2021-04-17
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数字孪生城市研究报告

当前,以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球,物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字孪生技术应运而生,从制造业逐步 延伸拓展至城市空间,深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起,因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式,也是一个吸引高端智力资源共同参与,从局部应用到全局优化,持续迭代更新的城市级创新平台。

  • 2021-03-13
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智能制造数字化人才分类体系及其标准研究——美国DMDII的数字人才框架启示

智能制造人才分类体系及其标准是建立以数字化、网络化以及智能化为中心的新制造业职业布局的理论基础。通过对美国数字制造与设计创新研究所(DMDII)发布的数字人才框架中165个新职业的分析发现,制造业创新研究所将成为数字制造人才新的提供系统,职业布局的整体呈现为数字制造生态系统利益相关者提供共同行动框架,以及类层的职业角色分类为数字制造优先人才和过渡人才战略提供制定依据,构成了美国DMDII数字人才框架的基本特征。此研究对完善中国智能制造数字化人才分类体系及其标准具有以下启示意义:建立“技术领域一人才分类 技能标准一教育实现”的分类逻辑;制造业创新中心应关注技术创新与数字人才的并行开发;以数字制造优先人才分类体系的完善推进数字制造整体职业布局的形成。

  • 2021-06-16
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智慧城市规划如何遏制未来流行病的传播

这个世界的城市都面临严重问题。在新冠疫情继续肆虐之际,都市居民遭受的损失最为惨重:他们无法有效地保持社交距离,有时还要忍受所在城市造成的原本就存在的健康问题。许多城市在建设伊始并未考虑到可快速传播的传染病或人类健康的问题,新冠疫情的伤亡充分暴露了这一疏忽。在美国加利福尼亚大学伯克利分校学习城市卫生的贾森·科伯恩说:“我们位于一个城市星球上。

  • 2021-04-19
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中国清洗工业现状与前景展望

清洗是一种与人们生活实践关系十分密切的劳动,人类从远古时期就开始从事这种劳动。由于传统 清洗操作简单,或只是作为一道工序依附于生产过程中,没有引起广 泛关注。进入21世纪,人们生活已 经从温饱阶段进入到舒适时代,对于清洗产品越来越多的需求,加速了新产品研发步伐;同时,制造业的高速发展,也促进了清洗设备、清 洗剂等企业的快速进步。民用、工业两大清洗领域巨大的市场需求,造就了中国清洗行业崭新的未来。

  • 2021-03-22
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新基建引领产业互联网发展新基建新要素新服务新生态

大力推进新基建部署 , 是贯彻落实党中央、国务院决策部署的重要举措 , 是构建美好数字生活、推动经济高质量发展、构筑未来竞争新优势的紧迫需求 , 是发展数字经济、建设网络强国、构建智慧社会的战略需要。新基建是支撑经济社会数字化转型的核心底座 , 抢先部署新一轮新基建项目建设,积极利用新基建推动经济社会数字化转型,培育新业态、新产业、新经济,有利于在新一轮发展中谋得竞争新优势。与传统基建相比 , 新基建项目需要更加注重统筹规划和顶层设计,需要更加注重新技术融合应用和安全保障,需要更加注重业务运营和生态合作。赛迪研究院、腾讯云、腾讯研究院依托各自的专业优势 , 联合编制了《新基建引领产业互联网发展 , 新基建、新要素、新服务、新生态》白皮书 , 为地方紧抓新基建项目发展机遇、加快推动产业互联网发展提供参考借鉴。

  • 2021-03-17
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

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