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F5G工业全光网智能矿山联合解决方案(18页 PPT)

应用F5G工业光网 1)全光无源网络 ,易建网无源设备使用 ,大幅降低煤矿网络设 备防爆点 2)预连接、井下免熔纤华为独有光纤预连接技术 ,减少熔纤, 操作安全 3)智能光链路监控光纤质量 ,精确定位断点位置 4)端到端全链路保护Type-C保护 ,抗多点断纤

  • 2024-04-03
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2024数绿融合新能源发展指数报告--智次方

2024数绿融合新能源发展指数报告--智次方,2024数绿融合新能源发展指数报告--智次方,2024数绿融合新能源发展指数报告--智次方

  • 2024-04-03
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2024年中国能源经济指数研究及展望--北京理工大

当前,国内经济在疫情防控平稳转段后进入全新发展阶段。国际局势错综复杂,气候影响持续波动,能源经济发展受到多重外部因素干扰,国家能源安全保障形势复杂。

  • 2024-04-03
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2024年企业CRM国产替代全景白皮书-44页

近年来,在国内外环境的推动下,国产软件替代的脚步加快。从外部环境看,中美关系摩擦使得中国企业面临的”卡脖子“难题已经从半导体、芯片等硬件技术扩展到软件领域,国内企业再一次意识到规避经营风险、实现自主可控的重要性。从国内环境看,国家对于数据安全、隐私保护方面的监管加强。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台,严格规范数据出境活动。同时国资委79号文件要求到2027年国央企100%完成信创替代,进一步加速了国产软件替代的进程。

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2023汽车行业分析蓝皮书:用户洞察篇

国家持续释放积极政策、车企优惠不断,推动行业企稳,新能源加速发展,渗透率进一步提升。2023年以来,汽车行业整体用户舆情声量逐渐 攀升,智能化、外观、电池等关注度提升。用户投诉较去年明显增多,新能源尤其显著,承诺不兑现是痛点。

  • 2024-04-03
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2023年中国智慧口岸行业概览-口岸全面开放-智能设备迎机遇-头豹研究院

口岸通关效率与管理运营情况对促进跨境贸易以及提升中国营商环境有重要意义,“十三五”以来中国对口岸的管理以及基础设施建设评估标准越来越严格,“十四五”为中国口岸建设分别制定了2025及2035年目标,2035年将高质量完成“五型”口岸建设,为推进该目标,有关政府将对各区域口岸进行评估。从评估指标看,无论是智慧智能指标、硬件设施指标还是运行安全指标,均离不开对智慧口岸设备的投入。

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2023创蓝碳中和技术手册--中关村创蓝清洁空气产业联盟

中关村创蓝清洁空气产业联盟与“金融支持绿色科技平台”合作,于 2022 年共同发起“创蓝碳中和先锋”奖。设立该奖项的目的是支持和推广碳中和领域的科技先锋企业,宣传 推广低碳科技创新成果,助力中国和全球实现碳中和目标。

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5G赋能智慧景区旅游大数据信息化解决方案(58页 PPT)

以创5A新标准为准则,完成智慧景区建设。将重点进行基础设施、平台建设、管理、服务和营销的建设.以创5A新标准为准则,完成智慧景区建设。将重点进行基础设施、平台建设、管理、服务和营销的建设.

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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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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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