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2025年度TMT之科技行业研究:AI算力担纲核心驱动力,国产替代进入自主攻坚期

我国半导体行业在周期波动背景下规模保持增长,供给侧在政策支持与补库存推动下韧性 增强,结构性分化依然显著;需求侧方面,我国已具备全球领先的市场规模优势,需求增长动 能正由传统消费电子转向 AI 算力和新能源汽车,国产替代成效持续显现,结构性错位仍待改 善,需关注 2026 年购置税减免退坡对新能源汽车产业链景气度的影响。产业链上、中、下游 议价能力分化明显,总体呈现金字塔格局。

  • 2026-02-05
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智慧港口经济解决方案

基于电子海图平台,集成港口船舶AIS、码头泊位、码头视频监控等实时数据以及码头停泊计划和货运等信息,实现危化品码头一张图管理。基于电子海图平台,集成港口船舶AIS、码头泊位、码头视频监控等实时数据以及码头停泊计划和货运等信息,实现危化品码头一张图管理。

  • 2026-02-11
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元宇宙技术研究报告(198页)

元宇宙技术研究报告(198页)元宇宙技术研究报告(198页)元宇宙技术研究报告(198页)元宇宙技术研究报告(198页)元宇宙技术研究报告(198页)元宇宙技术研究报告(198页)

  • 2026-02-11
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网络数据安全管理条例

《条例》作为网络数据安全法规制度体系的重要组成部分,提供了更具操作性的法律制度依据,对于全面提升治理监管能力具有深刻意义。

  • 2024-10-16
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梅生伟教授:基于深度学习的新型电力系统建模、感知和调控

清华大学教授、青海大学副校长梅生伟教授作了题为“基于深度学习的新型电力系统建模、感知和调控”的技术报告,征得梅教授同意,特与您分享!

  • 2024-10-16
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弱电网下光伏并网逆变器谐振抑制方法综述

1)本文系统地总结了“双碳”背景下“双高”电力系统电网阻抗实时变化时光伏并网逆变器最新谐振抑制方法,从并网逆变器单元和集群两方面综述了谐振抑制热点控制方法,总结了相关方法的优缺点。2)本文总结了“双碳”背景下光伏并网逆变器更高性能要求的研究方向,有利于提升智能算法在本领域的交叉应用、并网逆变器的功能性以及工程实用性。

  • 2024-10-16
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机器视觉-数字农业的驱动力白皮书-VTec

与大多数其他行业一样,数字化正在逐渐渗入农业增值流程。从工业规模的农业企业到小型农场,都越来越依赖与智能耕作接轨的数字技术。这一趋势有助于进一步提高流程的自动化程度和效率。 机器视觉是自动化的重要组成部分。在本白皮书中,您会了解到这项技术的工作原理以及使用这项技术支持现代农业流程的具体方法。您会了解到各种实际应用场景,并了解先进的农业企业如何凭借众多优势获得效益。

  • 2024-10-16
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基于边缘计算物联网的电网智能化方案

基于边缘计算物联网的电网智能化方案,基于边缘计算物联网的电网智能化方案,基于边缘计算物联网的电网智能化方案

  • 2024-10-16
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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