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陕西省乘用车(新能源)产业专利导航报告

随着汽车的普及,在改善人们生活的同时,能源问题和大气环境污染问题也日趋显现出来,能源问题主要体现在石油的消耗逐渐增加。汽车尾气的排放是导致全球变暖和大气环境污染的主要来源,汽车能源动力的改革已是大势所趋。大力发展新能源汽车已经是汽车产业一个新目标。

  • 2024-04-09
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陕西省5G产业专利导航报告

通信基础设施是信息互联网时代的“高速公路”,为数字经济提供基础设施底层支撑,是世界各国发展高科技和保障战略安全的必争之地。1G 到 4G 曾是欧美主导的时代,2010 年美国率先开启 4G 商用随后带动了一批移动互联网应用的快速发展,4G 的领先地位累计为美国带动1万亿美元的产出、每年为美国GDP增长贡献 4750亿美元,为美国巩固科技霸主地位贡献巨大。东国移动通讯行业经历了 1G 空白、2G 落后、3G 追随、4G 同步的发展历程,今天终于在 5G时代走在了前沿,在标准制定、产业链配套等方面拥有话语权。

  • 2024-04-09
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陕西民用无人机产业专利导航报告

民用无人机属于陕西省 23 条重点产业链之一。无人机是利用无线电遥控设 备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。民用无人机主要在航拍、农林植保、 电力巡检、测绘、安防、物流等领域应用,且都显示了极好的技术效果和经济效 果。

  • 2024-04-09
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陕西传感器产业专利导航报告

传感器作为现代科技的前沿技术,被认为是现代信息技术的三大支柱之一, 也是国内外公认的最具有发展前途的高新技术产业。随着信息技术的发展,传感 器应用日益广泛,在工业、农业、航空航天、军事国防方面,都离不开各类型的 传感器,传感器技术在一定程度上影响着我国自动化产业发展,同时对国家工业 建设具有重要意义

  • 2024-04-09
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八爪鱼设备管理系统方案

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  • 2024-04-09
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“北斗+5G”通感融合赋能时空位置服务白皮书

在这个信息化、网络化、智能化的时代,时空信息、定位导航服务已经成为重要的新型基础设施,综合时空体系将向更加泛在、更加融合、更加智能的方向快速迈进。基于新型综合时空体系的时空位置服务将更深入地融进我国的经济生产和社会活动中,是广大人民群众高质量生活的基本保障要素,是现代城市高效率运行与管理的重要保障手段,更是支撑数字经济发展的核心基础能力。

  • 2024-04-08
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智慧文旅田园康养疗愈小镇规划设计方案(84页 PPT)

借助远洲产业资源、利用在地资源, 与政府、村集体三方协力, 运营为重, 通过升级与融合;形成一种新型的项目发展模式,打造一个独一无二的康养度假项目

  • 2024-04-08
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智慧农业整体解决方案v2.0

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  • 2024-04-08
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

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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