2025年AI玩具市场机会洞察-AI驱动下的玩具行业新机遇

全球玩具销售额呈稳步增态势，从2020年的6773.5亿元增至2024年的7971.3亿元;同期中国玩具销售额同步扩张，增长幅度高于全球市场.同时，中国玩具在全球市场的占比从2020年的16%，提升至2024年的19%。AI玩具是玩具行业的核心高增长细分赛道，全球AI玩具销售额进入高速增长通道，2023年为125亿美元，预计2030年将达250亿美元;对应渗透率随销售额同步攀升，2030年接近20%.

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谁抢了“哈弗H6们”的用户-哈弗市场竞争力分析报告（2026版）

从2011年8月25日正式上市到2025年底，哈弗H6的在华终端销量走势犹如过山车:2012年H6一举逼近15万辆，H6就像一束强光，照亮中国车市，开启长城汽车，乃至中国品牌的传奇篇章;2013年H6突破20万辆，成为中国品牌的最畅销车型，H6让当时垄断车型销量排行TOP10的福克斯、朗逸、捷达、桑塔纳、轩逸等一众合资型惊出一身冷汗，让本田CR-V、丰田RAV4等合资紧凑型SUV坐立不安，也让长城汽车最终决定哈弗品牌独立;2014年H6逼近30万辆，跃居至车型销量排行TOP5，助推CS75、CS35、奔腾X80等更多中国品牌SUV涌入与上量，彻底打破合资车型的垄断格局，合资车企从冷嘲热讽到认真对待，采购更多H6做针对性研究。

2026-02-03
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肺动脉高压临床试验教育者的演进与影响

在临床试验环境中，肺动脉高压（PAH）的专门领域需要定制化护理。不应低估赞助商、主要研究人员（PI）、临床试验协调员、研究支持人员、医疗人员和勇敢志愿参与临床试验的肺动脉高压（PAH）患者之间多学科合作的重要性。

2026-02-03
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【IEEETC】基于多尺度注意力卷积神经网络的工业过程质量预测建模

软传感器在复杂工业过程的质量预测中得到了越来越多的应用，这些过程通常具有不同的拓扑规模和高度耦合的时空特征。然而，现有的软测量模型在提取多耦合复杂过程数据中的多尺度局部时空特征并充分利用它们来提高预测性能方面通常面临困难。因此，本文提出了一种基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）来缓解这些问题。在MSACNN中，不同大小的卷积核首先在卷积层中并行设计，可以生成包含不同尺度局部时空特征的特征图。同时，在特征图上并行设计了一种通道式注意力机制，以获得它们的注意力权重，代表不同尺度下局部时空特征的重要性。通过两个实际工业过程的性能评估，验证了所提出的MSACNNover方法相对于其他最先进方法的优越性。关键词：卷积神经网络（CNN）、基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）、质量预测、软传感器。

2024-10-13
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【IEEESENSORSJOURNAL】KSLDTNet：工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏变压器网络

关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测，在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而，提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明，变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而，缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本，这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略，并提高变压器网络对有效多步预测的适用性，本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络（KSLD-TNet）。具体来说，它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后，在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样，每层的输入样本数量可以呈指数级下降，显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是，本文还设计了一种信息存储结构，以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验，以证明所提出方法的有效性。关键词：深度学习、工业过程、关键样本定位（KSL）和蒸馏变压器、多步预测

2024-10-13
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2024城市绿色转型白皮书-开启城市转型新篇章-绿色国度

随着全球人口增长和城市化加速，世界各地的城市面临着巨大压力。越来越多的人开始共享城市空间、建筑、资源和基础设施。如今，全球 44 亿人口中约有 56% 居住在城市。到 2050年，预计城市人口将达到 70%。

2024-10-24
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2024年航空产业园项目提案报告模版

2024年航空产业园项目提案报告模版，2024年航空产业园项目提案报告模版，2024年航空产业园项目提案报告模版

2024-10-24
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2024年中国光伏技术发展报告简版

2023 年我国光伏新增装机 216.88GW，同比增长 148.1%，创历史新高，占全球光伏新增容量六成以上；总装机 609.5GW，同比增长 55.2%，占全球总装机四成左右。光伏继上年超越风电后再次超越水电，成为我国仅次于火电的第二大电源。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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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）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

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。