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2022年第二季度中国货币政策执行报告

2022 年以来,人民银行以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻落实党的十九大、十九届历次全会、中央经济工作会议精神和《政府工作报告》要求,把稳增长放在更加突出的位置,加大稳健的货币政策实施力度,更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能,货币信贷和社会融资规模合理增长,信贷结构不断优化,社会综合融资成本稳中有降,有力支持稳定宏观经济大盘。

  • 2022-08-18
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2019年中国新材料产业政策概览

2019年中国新材料产业政策概览,2019年中国新材料产业政策概览,2019年中国新材料产业政策概览,2019年中国新材料产业政策概览

  • 2022-08-17
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20210316-天风证券-计算机行业:美国经验与中国借鉴:一文读懂海外工业软件巨头近况

从中美映射的视角,我们认为,工业软件领域确实可以诞生大市值的工业软件公司。全球巨头复盘,对指导我们企业战略研究、机构投资方向极为重要。

  • 2022-08-12
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数据挖掘技术在旋转机械故障部位诊断中的研究与应用

旋转机械是机械设备中最常见的机械系统,对旋转机械的故障诊断一直是一个热门的研究方向。振动是造成结构疲劳和机械故障的最主要的因素,旋转机械的振动会引起磨损,性能下降以及旋转部件的失效,直至造成重大经济损失或人员伤亡。对结构复杂的转子系统而言,其振动信息在传递过程中往往变得难以识别,而且实践中也很难寻找到信号的特征信息与设备故障的一一对应关系,因此利用常规的故障诊断技术来实现复杂设备故障的确诊较为困难。随着数据库技术在状态监测和故障诊断系统中应用规模、规范和深度的不断扩大,企业积累的设备监测数据越来越多,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,为基于数据分析的数据挖掘技术提供了有利条件。在数据挖掘算法中,分类与回归树(CART)算法以其高速、高准确率、鲁棒性好和直观的分类规则广泛应用于人工智能领域。在CART被提出的三十多年中,已有优化算法针对其分类准确率进行了改进,相关算法被应用于故障诊断中并带来了突破性的进展。

  • 2021-07-01
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丹丰-神经网络模型基础介绍

丹丰-神经网络模型基础介绍

  • 2022-05-12
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腾讯微保2018年互联网保险年度报告-2019.2-61页(1)

腾讯微保2018年互联网保险年度报告-2019.2-61页 (1)

  • 2022-05-05
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基于智能移动终端的语音车载信息系统的设计研究

基于智能移动终端的语音车载信息系统的设计研究

  • 2022-05-05
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干货!一文精通频谱仪原理

为了满足存储需求,传统存储方法已捉襟见肘。新应用不断产生,大数据分析、移动性和社交平台集成提出相应要求,

  • 2022-05-05
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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最新上线

《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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