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2026年中国银发市场产业服务与金融支付融合发展研究报告

研究领域:覆盖人工智能、未来产业、汽车出行、大健康、消费生活、智能制造、 电商零售、数字农业、智慧城市、金融科技、物流供应链、 企业服务、双碳等多行业领域服务对象:包含国家部委、地方政府、央国企、互联网科技型公司以及外资500强和民营500强大维度,30个细分维度对企业的战略、产品、技术、供应链、经营等方面进行全面诊断。 独创模型:亿数合创团队在10余年产业研究和咨询经验的基础上联合科研单位,研发了诊断企业数字化和创新力水平的TOIPO模型。模型从5

  • 2026-09-07
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电力部门碳减排技术经济管理(92页 PPT)

源”主要指可控且连续出力的大电源(煤电、水电、核电等)发电厂、站 ,通过各种设备做功形式将一次能源转换成电能 ,然后通过升压接入“网”即电网。

  • 2024-10-16
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【专家PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用,【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

  • 2025-01-17
  • 阅读295
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【专家 观点】大数据在超大城市及城市群综合交通体系研究中的应用

大数据(Big Data, Mega Data)指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 力和流程优化能力的海量、高增长率和多 样化的信息资产[1]。2008年8月,大数据概念由牛津大学教授Viktor Mayer最早提出。在他编写的《大数据时代》中,大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径而采用所有数据进行分析处理的研究方法[2]。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value (价值)[3]。

  • 2025-01-17
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中国一汽:2024年汽车产业AIGC技术应用白皮书

近年来,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)技术以其惊人的 潜力和发展速度,迅速渗透至各行各业,展现出前所未有的变革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天, AIGC被视为推动汽车智能化乃至整个汽车行业全领域的基石性技术,其深远的影响力和巨大的发展 潜力,正迅速成为汽车产业从业者关注的焦点。

  • 2025-01-17
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【专家PPT】数字孪生水利工程应用实践

数字化业务的发展, 既有政策导向 ,亦是技术进步与行业需求推动。数字化业务的发展, 既有政策导向 ,亦是技术进步与行业需求推动。

  • 2025-01-25
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【专家PPT】水利部蔡阳-打造基于信创环境的数字孪生水利体系

数字孪生水利—— 实施措施, 统筹建设数字孪生流域 、数字孪生水网 、数字孪生水利工程, 构建具有“ 四预 ”功能的数字孪生水利体系 。

  • 2025-01-17
  • 阅读309
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【专家PPT】钟一鸣:等保2.0时代,网络安全的变革

以“一个中心”管理下的“三重保护”体系框架,构建整体安全防护体系; 最终做到整体防御、分区隔离;积极防护、内外兼防;自身防御、主动免疫;纵深防御、技管并重 。

  • 2025-01-17
  • 阅读344
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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

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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工业级物理AI赋能高精密制造

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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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

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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2026个人机器人应用价值研究报告

《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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