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全球教育信息化语境下的教育技术发展预测及应用模式探索——“首届中美智慧教育大会”回顾

全球教育信息化语境下的教育技术发展预测及应用模式探索

  • 2021-10-21
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电子政府概念的演进_从虚拟政府到智慧政府

电子政府概念的演进_从虚拟政府到智慧政府

  • 2021-10-21
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孙颖 基于数据平台的鼻咽癌专病库建设

? 从全样本(单病种)中快速准确地筛选出某个亚组 ? 过去10年的鼻咽癌,用了包含DDP药物化疗的病人 ? 标准化前: ? 病案首页中:化疗方案包括了“DDP”,但缺失 ? 化疗小结中:化疗方案包括了“DDP”,有人写DDP、顺铂、 cDDP、TPF、PF…… ? 收费系统药物通用名中包括了“DDP”

  • 2021-10-15
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王维 敏捷化医疗云解决方案

?国内领先的数据服务提供商,隶属于神州数码集团,是一家专注于数据存储技术领域的中国本土IT科技公司。 ?产品涉及传统数据存储、全闪存、备份容灾、超融合一体机等多个领域。可以为各行业用户提供简单、高效、全面的私有云及混合云解决方案及服务。 ?客户涉及政府、公安、金融、教育、医疗、军队、电力、广电、安防、能源等众多行业。典型客户包括中国人民银行、海关总署、国税总局、中石油、北京医院,北京东直门医院,北京儿童医院等。

  • 2021-10-15
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基于燃料电池并网发电系统的建模与控制研究

基于燃料电池并网发电系统的建模与控制研究

  • 2021-10-18
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陕西铁塔物联网方案

物联网( IoT ,Internet of things )即“万物相连的互联网”,是互联网基础上的延伸和扩展的网络,将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络,实现任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通。

  • 2021-10-18
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基于dsPIC30F4011的氢燃料电池备用电源综合控制系统的设计

基于dsPIC30F4011的氢燃料电池备用电源综合控制系统的设计

  • 2021-10-18
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氢燃料电池汽车动力系统与储氢系统的研究

氢燃料电池汽车动力系统与储氢系统的研究

  • 2021-10-18
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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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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