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国务院关于推进普惠金融高质量发展的实施意见-

10 月 11 日,国务院印发《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》),明确了未来五年推进普惠金融高质量发展的指导思想、基本原则和主要目标,提出了一系列政策举措。

  • 2023-12-05
  • 阅读194
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《5G轻量化可穿戴类终端技术要求白皮书

新一代移动通信技术(5G) 作为新基建的核心,已经渗透到人们社会生活的方方面面,为科技创新、经济发展和社会进步注入新活力,带来新机遇。5G 第一版国际标准 (3GPP NR R15 版本) 于 2018 年9 月正式冻结,可满足 5G 愿景中移动增强宽带、超高可靠低时延和海量连接的基础指标要求,因而成为了当前全球 5G 网络部署的基础版本。

  • 2023-12-05
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Zoho:CRM安全白皮书

2021年9月1日,中国正式实施《中华人民共和国数据安全法》(以下简称《数据安全法》),它是中 国实施的数据安全监督和管理的一部基础法律,根本目的在于提升国家数据安全的保障能力和数字经济 的治理能力。与《数据安全法》同期实施的还有《个人信息保护法》,此后,与《网络安全法》、《密 码法》共同构成了推动中国数字经济持续健康发展的坚实“防火墙”。

  • 2023-12-05
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UiPath:目标:实现制造业智能自动化

制造商需要应对更激烈的竞争、更复杂的 法规,以及更严苛的客户。但是领先的制 造商发现,智能的自动化可以为他们提供 所需的敏捷性和灵活度,让他们在竞争日 益激烈的市场中脱颖而出。

  • 2023-12-05
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【专家PPT】杨春方:中深层地热综合零碳能源实践

依托无人公交环线形成智慧交通骨架, 建设1处智 慧交通管理中心,对园区进行监测。应用5G+无人驾驶 技术和理念,在园区建立智慧公交驿站和无人驾驶示范 区,打造智慧、高效的公共出行服务。

  • 2024-04-16
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智慧停车场管理系统方案

车辆进出场整体原则:所有车辆车牌识别进场,车牌信息记录数据库供后期计费;出场识别车牌判断车辆是否缴费,注:个别识别异常车辆取卡(纸票)或刷金融闪付卡。

  • 2024-05-06
  • 阅读199

华为智能矿山融合IP工业网解决方案

煤矿是我国重要的矿山资源,当前煤矿行业发展面临煤炭开采危险性高、从业人员老龄化问题严重等诸多挑战。为推动煤矿行业高质量发展,国家不断推出政策,加快煤矿智能化发展。目标到2035年各类煤矿基本实现智能化,建成煤矿智能化体系。本章主要介绍煤矿智能化业务发展趋势,以及煤矿智能化发展给网络带来的挑战。

  • 2024-05-06
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中国移动研究院:2024数字技术助力“双碳”目标实现的挑战和对策研究报告

数字技术助力“双碳”目标是推进中国式现代化和经济社会发展全面绿色转型的重要命题。与发达国家实现碳达峰所处经济发展阶段的主要特征是借助工业化进入发达经济体不同,中国是经济高质量进程中稳妥有序推动“双碳”目标。因此,数字技术助力“双碳”目标的实现,在政策体系上的关键抓手是推动数字化绿色化的协同发展。

  • 2024-05-06
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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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