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破局营销红海:2023品牌社交媒体精细化管理指南-科握-2023-60页

KAWO 科握成立于 2017 年,是一站式社交媒体管理平台,致力于帮助营销团队高效、有序地管理中国社交媒体账号。无论是深度数据复盘、竞品监测与分析、内容规划与排期,还是编辑与排版、实时反馈与审批、定时发布,团队内外部成员均可在 KAWO 科握这一个平台上全流程协作管理多个社媒账号。KAWO 科握已接通微信公众号、微博、抖音、快手等主流社交媒体,帮助全球超过 500 个品牌在中国社交媒体平台上开展营销活动。

  • 2023-02-06
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储能:碳中和下的新兴赛道,万亿市场冉冉开启

碳中和背景下,储能是又一长期高确定、高增长赛道:随着“30-60 碳达峰-碳中和”战略的提出,可再生能源将得到大力发展。高比例可再生能源需要大量的储能,储能迎来发展机遇。

  • 2023-01-16
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Wi-Fi 6 Advanced技术白皮书(2022)

本书将以 Wi-Fi 6 进入生产制造场景的业务挑战为切入点,为您介绍华为 Wi-Fi 6 Advanced 技术框架,以及其中的创新技术。同时本书还会让您了解 Wi-Fi 6 Advanced 的典型应用。

  • 2023-01-16
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2022年中国DPU行业白皮书

2022年中国DPU行业白皮书,2022年中国DPU行业白皮书,2022年中国DPU行业白皮书,2022年中国DPU行业白皮书

  • 2023-01-16
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2022比亚迪汽车深度研究报告

赛道坡长雪厚,公司一马当先。新能源汽车处于高速发展期,行业成长空间充分打开。据我们测算,2020-2030 年,中美欧三大市场新能源汽车的年复合增速分别可达 22.5%/36.7/19.7%。

  • 2023-01-16
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CBInsights-元宇宙中的大科技公司报告:Meta、高通和微软如何构建元宇宙(英)-2022.10-60页

元宇宙中的大科技公司报告:Meta、高通和微软如何构建元宇宙,元宇宙中的大科技公司报告:Meta、高通和微软如何构建元宇宙,元宇宙中的大科技公司报告:Meta、高通和微软如何构建元宇宙

  • 2022-11-11
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燃气公司燃气管网运行维护管理规则-

燃气公司燃气管网运行维护管理规则-,燃气公司燃气管网运行维护管理规则-,燃气公司燃气管网运行维护管理规则-

  • 2022-10-14
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宝信设备管理系统解决方案-贵州燃气

各种类型的设备是生产企业的物质基础,而保障设备顺畅运行,发挥最大的效能,先进管理必不可少。设备管理不仅需要依靠技术的不断进步,更加需要依靠管理的有效支撑。设备管理信息系统是提升设备管理水平的有效手段

  • 2022-10-14
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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