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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

  • 2026-03-31
  • 阅读1193
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母婴赛道消费升级:探析中国品牌的跨境增长机会

市场规模持续增长,母婴产品朝着高质量、智能化的方向发展 随着家庭消费模式变化,全球母婴市场持续增长。 2023年市场规模约1859亿美元,预计到2030年将达到3084亿美元,复合增长率约7.5%。 与此同时,母婴电商规模不断扩大,社交电商与直播带货成为重要销售渠道,通过短视频和直播展示产品功能,进一步提升消费者转化率。

  • 2026-04-06
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数字金融创新发展研究报告(2025年)

本报告是中国信通院在对数字金融多年持续跟踪基础上形成的成果,结合相关政策和业界实践,参考“十五五”规划建议目标和任务,聚焦数字金融创新发展现状和趋势,探索数字金融支持金融强国的路径。

  • 2026-04-06
  • 阅读129
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  • 51页
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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

  • 2026-04-06
  • 阅读180
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  • 36页
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任相霖:计及预测误差时变相关特性的新型电力系统爬坡容量需求分析方法

为提高新型电力系统爬坡容量需求分析的准确性,提出了计及净负荷预测误差时变相关特性的爬坡容量需求分析方法。首先明确新型电力系统所需要的爬坡容量构成,分析爬坡需求与净负荷预测误差之间的关系。然后,建立了净负荷预测误差与净负荷预测值的动态Copula函数,通过演进方程构建Copula函数参数的时序关联关系,应用条件概率理论建立由于净负荷预测误差而产生的爬坡需求概率分布模型,以置信区间对爬坡需求概率分布结果进行离散化表征,从而得到相应的爬坡容量需求。最后,基于我国西部某电网的实际运行数据,以是否考虑预测误差时变相关特性构建了3种不同的测算模型,算例计算结果验证了所提方法的有效性和正确性。

  • 2024-11-07
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2023年度电力勘测设计行业统计分析报告和同业对标标杆指标信息(160页)

编写年度《电力勘测设计行业统计分析报告和同业对标标杆指标信息》,是协会践行“凝聚行业力量,激发创新活力,推进电力工程行业转型发展”宗旨的具体体现。期望能够为广大会员企业及时了解和掌握行业发展情况提供准确、详实和有价值的数据信息,为企业寻找差距追求卓越,提升管理水平,打造核心竞争力,实现高质量发展提供权威数据,为行业转型升级起到积极的推动作用。

  • 2024-11-13
  • 阅读1865
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2023星河AI网络白皮书

2023星河AI网络白皮书,2023星河AI网络白皮书,2023星河AI网络白皮书,2023星河AI网络白皮书,2023星河AI网络白皮书

  • 2024-11-13
  • 阅读535
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  • 50页
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5G+智慧教育”典型应用场景及案例集

希望通过本案例集的编制,展示和推广“5G+智慧教育”应用试点项目的创新实践和建设经验,为各级各类学校、行业相关单位开展“5G+智慧教育”系统建设、应用部署、方案研发等提供参考,进一步推动?5G?与教育融合创新发展,支撑网络强国、教育强国建设。

  • 2024-12-24
  • 阅读273
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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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。

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