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艾瑞咨询:2023年中国金融科技行业洞察报告

前沿科技与金融业态间的融合碰撞蕴含增长韧性与潜力,金融科技正从设计生产、风险控制、资源配置、渠道流通、交互协作等方面不断重构传统金融价值链,并成为有益延伸。同时,金融科技打破了传统金融市场的单一供给方式,使金融服务不再是传统金融机构的“专属特权”。科技应用与创新模式的引入让更多市场参与者可以从科技禀赋、细分专业等角度切入金融赛道。传统金融机构、金融科技公司、技术服务商呈现三方融合发展态势,积极推动金融基础设施、金融业务模式、组织内部架构的多层次创新实践。

  • 2023-03-13
  • 阅读1893
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  • 67页
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中服云智能楼宇集成系统介绍V4.0

平台以三维仿真模型为载体,整合楼控各子系统,提供集园区安全管控、园区决策多维一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多个维度进行日常运行监测与管理,满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求,提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置的工作效率

  • 2022-07-04
  • 阅读1891
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县域耕地种植用途管理建设方案

耕地保护是“国之大者”。习近平总书记指出,“耕地保护要求要非常明确,18亿亩耕地必须实至名归,农田就是农田,而且必须是良田”。2023年中央一号文件明确提出“加强耕地保护和用途管控。探索建立耕地种植用途管控机制,明确利用优先序,加强动态监测,有序开展试点。

  • 2024-11-20
  • 阅读1891
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  • 30页
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数字孪生河流域项目顶层规划与建设方案(318页WORD)

先行先试工作的主要任务包括,建设完善xx河水利信息化基础设施,建立包括数字底板、模型平台和知识平台的xx河数字孪生平台;建成具备“四预”功能的流域防洪应用和水资源管理与调配应用,建设xx河地下水库工程调度管理和xx河河长制监管应用,形成xx河流域“2+2”水利智能业务应用,建成xx河数字孪生流域系统;主要目标是,整体提升xx河流域智慧化管护水平,支撑xx市新阶段水利高质量发展,为全国中小河流数字孪生建设提供xx经验、打造示范样板。为顺利完成上述试点任务,实现预期目标,急需开展xx河数字孪生流域系统建设。

  • 2025-01-03
  • 阅读1891
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  • 323页
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城市数字孪生标准化白皮书(2022版)

城市数字孪生已经发展成为支撑智慧城市的重要技术手段。为做好城市数字孪生标准化工作整体规划,有序推动相关标准制定与应用实施工作,全国信标委智慧城市标准工作组组建了城市数字孪生专题组,并联合相关单位编制了《城市数字孪生标准化白皮书(2022版)》。

  • 2022-01-11
  • 阅读1890
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  • 60页
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工业互联网边缘计算节点白皮书1.0

工业互联网边缘计算节点白皮书,工业互联网边缘计算节点白皮书,工业互联网边缘计算节点白皮书,工业互联网边缘计算节点白皮书

  • 2022-08-05
  • 阅读1889
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  • 26页
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陕西省大数据条例

(2022年9月29日陕西省第十三届人民代表大会常务委员会第三十六次会议通过)

  • 2022-10-12
  • 阅读1889

西安市人民政府办公厅关于印发支持科技企业创新发展若干措施的通知

为营造更好环境支持我市科技型中小企业研发,提升科技型中小企业的技术创新能力,培育壮大我市科技型中小企业主体规模,加力加速秦创原创新驱动平台建设,根据《科技部 财政部关于印发〈企业技术创新能力提升行动方案(2022—2023年)〉的通知》(国科发区〔2022〕220号)、《科技部办公厅关于营造更好环境支持科技型中小企业研发的通知》(国科办区〔2022〕2号)和《陕西省科技型企业创新发展倍增计划》(陕政办发〔2022〕9号),结合我市实际,制定本措施。

  • 2022-09-08
  • 阅读1887
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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酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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