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品牌增长的下一个必争之地!2026年GEO趋势与实战策略报告

推荐流量,来自算法分发。它的优势极其明显--起量快、爆发强,一条内容、一轮投放,可能在极短时间内带来远超预期的曝光。但它的短板同样致命:生命周期短、波动性大,对平台规则和算法高度依赖。一旦推荐衰减,流量几乎同步归零。它更像一次性红利,而不是长期资产。

  • 2026-03-14
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汽车行业2025年信用回顾与2026年展望

汽车行业是我国国民经济发展的支柱产业之一,具有产业链长、关联度高、就业面广、消费拉动作用强等特性。2025年受益于国内政策组合效应推动及出口市场较好韧性,1-11月我国汽车产销呈较快增长态势。其中新能源渗透率持续上行,单月首次突破50%,出口增速则明显回落;燃油车销量仍承压,乘用车自主品牌市占率进一步上升,商用车表现回暖并呈内需与出口双增态势。

  • 2026-03-14
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2026年稳基础 拓增长:精准开源节流倡议报告

大型基建(如北部都會區)屬非經營帳目開支·即便財政收入短缺·亦難以透過縮減此類項目來快速平衡預算;更重要的是·北都這一類策略性基建對香港長遠發展至關重要·並不具備大幅削減的空間。

  • 2026-03-05
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2026年金融领域数据安全运营体系化建设研究

摘要:数字经济时代下,数据安全已成为当前炙手可热的课题,金融行业内众多机构纷纷投身于数据安全领域的研究和建设,着力构建数据安全治理体系,实现数据安全管控措施的从“无”到“有”。数据安全运营作为其中的重要组成部分,通过持续适配业务环境、安全合规及风险管控要求,不断升级安全策略措施,强化数据安全治理体系的有效运转,实现数据安全从“有”到“优”。

  • 2026-03-05
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中央企业高质量数据集建设研究报告

在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下,高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来,国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动,将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手,通过专题部署、示范发布和平台建设等方式,持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与

  • 2026-01-08
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数据资产管理实践指南(8.0版)

2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

  • 2025-12-19
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2025中国稀土行业现状与发展趋势报告

本报告旨在全面、深入地剖析中国稀土行业的现状、挑战与未来发展趋势。作为全球稀土产业链中至关重要的一环,中国稀土行业正处在一个由资源驱动向量、技术与价值驱动转变的关键历史时期。报告的核心发现表明,中国凭借其独特的资源禀赋,在过去几十年中奠定了全球最大的稀土生产国、消费国和出口国的地位。然而,行业正面临着深刻的结构性变革。在供给侧,国家通过实施严格的生产总量控制指标、深化产业整合(如组建中国稀土集团)以及强化环保法规,成功地扭转了过去无序开采、恶性竞争的局面,有效提升了产业集中度和对市场的调控能力,战略性地巩固了其在全球供应链中的定价权。

  • 2025-11-07
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2025年低空智联网场景和关键技术白皮书

低空经济作为一种新兴经济形态,自2010年提出,逐步成为加快建设现代化经济体系、增强我国国际竞争力的关键引擎,为全面建成社会主义现代化强国、实现中国式现代化提供重要力量。2023年中央经济工作会议及2025年政府工作报告中均明确强调了对低空经济发展的重视和支持。据不完全统计,全国已出台了超过 140 项地方政策支持低空经济发展。

  • 2025-10-18
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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

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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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