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数字化转型与新一代网络

数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络数字化转型与新一代网络

  • 2026-03-26
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地缘经济风险与全球产业链供应链格局再调整

在地缘经济风险持续上升的背景下,全球产业链供应链的重构与国际贸易、投资体系的演变呈现出深度联动。一方面,地缘政治冲突、贸易保护主义和大国博弈削弱了跨境贸易环境,贸易壁垒如加征关税直接扰动了企业间的供应链合作关系,导致全球价值链中的互补性关系断裂,推动企业对供应链合作关系再布局;另一方面,国际投资流向也发生了结构性变化。FDI在技术敏感行业和关键制造环节的审查趋严,加快了部分产业的制造环节回流本土或向“友岸”阵营转移,重塑了全球生产要素的空间配置。投资限制还抑制了技术扩散与产业协同,助长了产业保护主义倾向,使全球创新体系呈现出分裂化趋势。

  • 2026-03-14
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国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见_国务院文件_中国政府网

为深入实施“人工智能+”行动,推动人工智能与经济社会各 行业各领域广泛深度融合,重塑人类生产生活范式,促进生产力革 命性跃迁和生产关系深层次变革,加快形成人机协同、跨界融合、 共创分享的智能经济和智能社会新形态,现提出如下意见。

  • 2025-12-05
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自然仿生、行业痛点与AI能力升级

在 2025世界机器人大会(WRC)多场论坛中,FESTO、Teve1、科大讯飞、穿彻智能及奥达智声医疗等多家企业与科研机构,围绕自然仿生设计、农业自动化、具身智能 A1 能力构建、操作认知优化及产业化路径等议题,展示了全球机器人技术在多领域的前沿探索与商业落地方案。

  • 2025-10-12
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基于DRS与改进Autogram的风电齿轮箱复合故障特征提取

复合故障特征提取是分析风电齿轮箱故障根因的关键。提出基于离散随机分离(DRS)和改进Autogram的复合故障特征提取方法。基于DRS方法削弱振动信号周期性成分对微弱故障成分的影响,结合谱峭度与谱负熵设计一种新的特征量化指标,对最大重叠离散小波包变换与无偏自相关处理后的各窄带分量进行综合评价,以选择最优的滤波频带,精确地识别包含复合故障特征的信号分量。将所提方法应用于实际风电齿轮箱齿轮-轴承复合故障诊断中,能够有效提取出振动信号中的多个故障特征,具有较好的诊断效果。

  • 2025-09-09
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曹璞璘基于复合电流行波的故障线路波头辨识与故障测距

昆明理工大学曹璞璘老师作了题为“基于复合电流行波的故障线路波头辨识与故障测距”的英文报告。《中国电力》编辑部征得专家同意,与您分享精彩报告,欢迎品读!

  • 2025-08-26
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企业数字化转型评价方法与指标体系构建

数字化转型涉及企业方方面面,目前社会各方对其内涵、构成等的认识仍存有分歧。借鉴国内外专家学者的观点,本文将企业数字化转型定义为企业基于自身发展战略,以数据为驱动、以数字技术应用为手段,重塑企业商业模式、产品服务、业务流程、组织架构、协同文化,从而提升市场竞争力,实现高质量发展的过程。

  • 2025-08-11
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景锐 应对气候变暖的城市建筑负荷建模与预测

厦门大学景锐副教授作了题为“应对气候变暖的城市建筑负荷建模与预测”的学术报告。《中国电力》编辑部征得专家同意,与您分享精彩报告,欢迎品读!

  • 2025-07-03
  • 阅读197
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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