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华为&中国农业银行:2023云原生金融核心系统白皮书

核心系统是金融机构的心脏,也是其数字化水平的重要体现。随着云原生理念的推广与技术的成熟,在业务创新、流程优化、降本增效等因素的驱动下,云原生逐步成为银行核心系统优化转型的最优路统。

  • 2024-04-02
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华夏理财:2023年度中国资管行业ESG投资发展研究报告

数据中心当前处于一个快速发展和技术变革的特殊时期,全新的人工智能应用正在重塑整个世界,为社会带来便捷的同时,也为数据中心的发展带来了新的机遇和挑战。智能算力的爆发式增长,对数据中心提出了大算力、高性能的新需求,并为数据中心的发展提供了强劲的动力和更加广阔的空间

  • 2024-04-02
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慧科讯业:2023中国国际供应链促进博览会媒体舆情传播报告

首届链博会以“ 链接世界,共创未来” 为主题,打造一个重点行业上中下游融通、大中小企业链接、产学研用协同、中外企业互动的开放型国际合作平台,积极维护全球产业链供应链稳定。

  • 2024-04-02
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嘉世咨询:2023传感器行业发展简析报告

传感器被誉为“万物互联之眼”,可以精确地测量出压力、温度、浓度,是数据采集的源头。传感器自诞生以来,大致经历了结构型、物性型和智能型三个发展阶段。 ? 结构型传感器利用结构参量变化或由它们引起某种场的变化来反应被测量的大小和变化。

  • 2024-04-02
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简道云:2023数据分析实战指南:零代码专题

当 我 们 回 顾 数 据 分 析 的 历 史 , 可 以 看 到 这 一 领 域 的 巨 大 变 革 和 不 断 演 进 。 从 最 早 的 手 工 计 算 , 到 E x c e l 统 计 表 格 , 再 到 如 今 的 在 线 分 析 工 具 和 人 工 智 能 , 数 据 分 析 一 直 在 不 断 发 展 。 数 据 分 析 的 历 史不 仅 是 技 术 和 方 法 的 进 步 , 也 是 企 业 和 决 策 方 式 的 变 革 。

  • 2024-04-02
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金融四十人论坛:明珠湾智能金融发展报告(2022)

近年来,人工智能技术发展进入了第三次发展浪潮,新算法、新应用不断涌现,人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。我国把发展人工智能技术作为一项重要的国家战略,发布和实施了《新一代人工智能发展规划》,提出了建设世界主要人工智能创新中心的发展目标,有效推动人工智能技术快速成熟、产业快速发展和在经济社会各领域广泛应用。

  • 2024-04-02
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金融信息化研究所:金融存力基础设施发展研究报告

在新型算力基础设施建设中,数据存储作为新型生产力的基础性、支撑性地位不断凸显,存力基础设施的转型创新已成为目前关注的重点。

  • 2024-04-02
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雷军:小米汽车SU7发布会PPT

百年赛道无捷径 小米造车决心 十倍投入 认认真真造一辆好车 从底层核心技术做起 这一次呈现智能电动车五大核心技术 倾力打造可移动的智能空间。

  • 2024-04-02
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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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