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2026中国公关行业白皮书

在AI技术全面重塑行业生态的2025年,AI技术极大地提升了内容生成、舆情分析和传播效率,重构了公关生态的边界,中国公关行业正经历从效率竞争到价值竞争的关键转型。AI不再是锦上添花的辅助工具,而是渗透公关全流程的核心支撑。但与此同时,行业痛点也愈发凸显:AI生成内容的同质化、传播的表层化,让信息传递的效率优势难以转化为信任构建的核心价值。当技术驱动的同质化内容泛滥,当传播停留于海量信息的表层触达,品牌公关应如何突破重围,与公众构建持久而坚实的信任关系?

  • 2026-01-23
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国家信息化领域节能降碳技术应用指南与案例(2024年版)之九:数字化绿色化协同转型技术

该技术依托大数据、人工智能、云计算等搭建工艺优化系统,将人工智能与工艺知识、工业场景和操作经验数据进行结合,对生产过程中复杂的物理、化学过程进行模拟和优化,将人工经验固化为模型,可形成规模化复制的优化决策资产,协助企业优化决策和智能控制,分工段对重点设备能耗和碳排放量进行监测,进行生产优化。系统架构如图 1 所示。

  • 2025-02-07
  • 阅读164
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建议比亚迪发动高端车

在燃油车时代,车企与经销商为了吸引消费者,除了提供最关键的车价让利,也会在置换、贷款、保险、选装、 赠 品 等 多 个 环 节 , 给 出 不 同 程 度 的 让 利 。 近 几 年 , 加 速 投 放 电 动 车 的车企,又新增了权益、积 分 等 新 让 利 服 务 。 为 了 刺 激 汽 车 消 费 , 除 了 车 企 与 经 销 商 , 各 级政府也会时不时推出购置税减免、报废补贴、置换补贴等让利政策。

  • 2025-02-07
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国家信息化领域节能降碳技术应用指南与案例(2024年版)之四:数据中心节能降碳技术(信息设备节能降碳技术)

该技术采用模块化设计,将供配电、温控、机柜、通道、布线、监控等系统集成在一个模块内,并具体采用可提高数据中心能效的内部通过近端制冷、冷热隔离密闭通道、高效不间断电源(UPS)、智能优化温控系统等集成设计提高数据中心能效,实现智能化运维管理。其系统架构如图 1 所示。

  • 2025-02-07
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国家信息化领域节能降碳技术应用指南与案例(2024年版)之一:数据中心节能降碳技术(高效冷却技术)

该技术采用模块化设计,将供配电、温控、机柜、通道、布线、监控等系统集成在一个模块内,并具体采用可提高数据中心能效的内部通过近端制冷、冷热隔离密闭通道、高效不间断电源(UPS)、智能优化温控系统等集成设计提高数据中心能效,实现智能化运维管理。其系统架构如图 1 所示。

  • 2025-02-07
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极星X易车传播总结

斩获全网热搜4个,其中微博主榜1个,视频热榜1个,新浪文娱榜1个,商业话题1个。话题总 阅读量7亿+,话题总互动量:13.5万+。主话题词 #起猛了极星4上墙了#登上微博总榜第16位并 霸榜1.1小时.

  • 2025-02-07
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国内外零碳产业园区建设情况及政策启示

探索建设零碳产业园是推动工业领域减碳的重要途径。目前,国内外零碳产业园相关标准尚处于摸索阶段,个别地区探索建设了零碳产业园。其中,欧美国家零碳产业园具有使用清洁能源、提升碳汇能力、注重智能改造、加大政府支持等特点。我国多个省市也探索建设了各类零碳园区、近零碳园区、低碳园区和绿色园区。本文建议加强顶层设计,明确零碳园区建设路径,加强国内外经验借鉴,选择适合的零碳技术路线,依托各地绿色金融改革创新试验区探索金融支持新模式。

  • 2025-02-07
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科研智能:人工智能赋能工业仿真研究报告

工业仿真承载产品创新迭代、降本增效的核心使命。随着智能化转型的深入,传统仿真技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复杂性剧增、全流程协同不足等挑战,难以满足科学研究领域对实时性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展,尤其是大模型、物理信息机器学习、神经算子、生成式?AI?等方向的演进,正为工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范式,AI?不仅能够提升仿真效率,更能在多目标优化、虚实交互决策等场景开辟新路径,推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策中枢”跃迁。

  • 2025-10-27
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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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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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