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2026年亚太私募股权年鉴-中国市场聚焦

2025年中国PENC市场交出了一份亮眼的成绩单--募资规模、交易数量和退出案例均较上年显著增长,市场信心明显修复。然而,这轮复苏的底色并非简单的周期反弹。透过市场数据,我们可以清晰地看到:支撑这轮增长的资金来源、投资逻辑和退出路径,与三年前的市场已截然不同。外币基金募资持续萎缩,国际资本的观望态度短期内难以逆转;与此同时,国资、政府引导基金、险资和银行系金融资产投资公司(AIC)正在迅速填补空白,成为市场资金的绝对主力。尤其是随着AIC试点范围扩大和多家股份制银行获批筹建AIC,银行系资本正以前所未有的姿态进入股权投资领域。中国PEC市场的资金底座正在完成一次深层切换-从过去以美元LP为重要组成的国际化募资体系,转向以国有资本为锚、金融资本为翼、产业资本为先导的内循环格局。这一转变不仅改变了“谁出钱”的问题,更深刻地重塑了“钱往哪里去”以及“怎么退出来”的全链条逻辑。

  • 2026-05-15
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智慧社区解决方案(24.10.12)

社区对重点人员的管理、房屋的居住情况管理、社区消防安全、设备设施等的综合管理,管理手段落后,完全依赖给基层社"人工方式”进行走访巡检,线区管理带来巨大的工作压力

  • 2024-10-16
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双馈风电机组锁相环动态主导的小干扰稳定极限

1)本文研究了并网双馈风电场锁相环动态主导的小干扰振荡稳定性,推导并建立了并网双馈风电场锁相环动态主导的等效子系统模型。? ? 2)基于劳斯-赫尔维茨稳定判据推导了系统的小干扰稳定条件,分析了锁相环动态主导的并网双馈风电场小干扰振荡稳定性的影响因素。

  • 2024-10-16
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【案例】智慧校园基于人脸识别系统方案(37页 PPT)

本系统基于人脸识别算法,针对行健学院对学生管理的实际需求和特点,可提供一体的智能人脸识别平台。该平台覆盖教学区、宿舍区和活动区等多个地点,结合最新人脸识别一体化设备,实现多方位的人脸识别与监控,拥有学生点名管理,宿舍门禁管理,移动信息核查、大数据应用管理等多个模块。

  • 2025-01-17
  • 阅读290
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【报告】创新ICT共建智慧港口——车路协同开启自动化码头新纪元 华为

我们在通信网络、IT、智能终端和云服务等领域为客户提供有竞争力、安全可信赖的产品、解决方案与服务,与生态伙伴开放合作,持续为客户创造价值,释放个人潜能,丰富家庭生活,激发组织创新。华为坚持围绕客户需求持续创新,加大基础研究投入,厚积薄发,推动世界进步。

  • 2025-01-17
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【技术标准】数字孪生水利工程建设技术导则(试行)

【技术标准】数字孪生水利工程建设技术导则(试行),【技术标准】数字孪生水利工程建设技术导则(试行),【技术标准】数字孪生水利工程建设技术导则(试行)

  • 2025-01-17
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【前瞻研究院报告】中国智慧园区规划面临的问题与发展战略分析报告

在智慧城市这一先行概念的引导之下,“智慧园区”的理念也进入了公众的视野。智慧园区普遍被认为是在开发区的空间区域内,按照科学发展的理念,融合应用物联网、云计算、大数据、空间地理信息等新一代信息通信技术,通过检测、分析、集成和响应等方式综合运用园区内外的数据和资源,实现园区管理信息化、信息传递即时化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化、社会治理精细化等,以提高园区产业集聚能力、企业竞争力,以园区可持续发展为目标的先进园区发展模式和理念。

  • 2025-01-17
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智慧园区建设场景解决方案

园区智慧化提升的总体建设目标以创新突破为核心理念,通过尖端领先的智慧科技,提升园区租户生产生活体验,植入传统产业,最终实现科技引领的产城共荣发展的重要目标

  • 2025-01-17
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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升,而预测精度提升相对滞后,预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈,成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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