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十四五”期间我国装备制造业发展趋势特征分析

“十三五”时期是我国装备制造业提质增效、转型升级的重要时期,在制造强国建设进程中发挥了重要的支撑引领作用,工业机器人、高端数控机床、工程机械等重点装备制造领域均取得了显著成就。展望“十四五”,面对全球新一轮科技革命和产业变革深入发展,国际经贸关系错综复杂,世界经济低迷,以及新冠肺炎疫情影响广泛深远等形势,我国装备制造业发展机遇与挑战并存。我们认为:“十四五”期间,我国装备制造业将以智能化、服务化、绿色化及产业基础再造等方向,保持稳定发展态势。

  • 2022-04-07
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talkingdata2015q2applewatch数据洞察报告

talkingdata2015q2applewatch数据洞察报告

  • 2022-04-06
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车联网网络安全风险和应对思考

车联网是新一代网络通信技术与汽车、电子、交通等领域深度融合的新业态,是5G 技术垂直应用的重要方向,也是推动制造业高质量发展的重要载体。近年来,车联网产业快速发展,智能化、网联化水平不断提高。与此同时,互联网安全威胁逐步向车联网领域渗透,车联网网络安全风险和挑战日益显现。智能网联汽车、车联网平台等网络攻击对象更为广泛,通信劫持、漏洞利用、平台攻击等控制车辆网络的攻击途径更加多样。亟需加强车联网网络安全风险防范应对,推动车联网产业高质量发展。

  • 2022-04-06
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郑州市八岗污泥处理厂项目采用PPP模式的初步方案郑州市污水净化有限公司2014.10.29

郑州市八岗污泥处理厂项目采用PPP模式的初步方案郑州市污水净化有限公司2014.10.29

  • 2022-04-06
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天津市北水业公司部分股权转让项目

天津市北水业公司部分股权转让项目

  • 2022-04-06
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通往研发效能之路云效2.0新品联合发布

通往研发效能之路 云效2.0新品联合发布

  • 2022-04-06
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智能目标识别在未来军事作战中的应用与思考

军事技术决定战争形态。人工智能作为最重要的颠覆性技术,在军事领域的运用日趋广泛深入,成为引领世界新军事革命的主要因素,未来必将改写战争规则,催生智能化战争。智能目标识别,作为一项面向探测预警、情报侦察、态势感知、精确制导等多个军事应用领域的关键使能技术,以人工智能为技术手段,能够解决战场自动目标识别的关键问题,是打赢未来智能化战争的重要手段之一。

  • 2022-04-06
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城市社区绿化暴露对心理健康的影响研究:基于街景数据和遥感影像数据的分析

城市社区绿化能否提高居民的心理健康水平?当中的作用机制又是如何?大部分基于观察数据或者实验数据的研究都指向了一个结论:绿化暴露有益于心理健康(Markevych et al., 2017)。也有研究从下述几个方面揭示了绿化暴露影响心理健康的路径:①缓解精神压力和精神疲劳;②鼓励人们开展体力活动;③减少环境压力因素(如防尘降噪);④促进邻里互动和⑤增强社区凝聚力(Markevych et al., 2017)。然而,由于绿化暴露测度方法的不同,既有研究往往存在着不一致的结论(Helbich et al., 2019)。例如,大部分研究人员基于遥感影像数据或者国土调查数据,采用自上而下的鸟瞰视角,测度一个地区植被覆盖程度的高低。然而,基于这种测度方法得出的绿化程度与居民的实际感受不太一致(Ye et al., 2018)。

  • 2022-04-06
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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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