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长效创新数智增值-面向数字经济和新基建的资产管理转型研究

随着数字经济的蓬勃发展、新基建的持续推进、“一带一路”的纵深拓展,海内外投资规模逐年增加,国有资产保值增值和风险防控要求日益提升,传统资产管理日益落后于企业的发展实践需要,资产管理的范 畴、理念、模式、平台等都发生着较大变化。

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供应链数智化白皮书(2023)

以物联网、大数据、云计算、人工智能为核心的信息技术激发了新一轮工业革命,催生了新的产业机会,引领了新一轮人类生活与生产方式变革。面对新的发展需求,二十大报告提出要加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合。

  • 2023-04-18
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微软研究院:人工通用智能的星星之火-GPT-4的早期实验

人工智能(AI)研究人员一直在开发和完善大型语言模型(LLM),这些模型在各种领域和任务中表现出非凡 的能力,挑战了我们对学习和认知的理解。OpenAI开发的最新模型GPT-4 [Ope23]是使用前所未有的计算和数据规模进行训练的。

  • 2023-04-18
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戴德梁行:2023年两会政府工作报告解读

着力扩大国内需求。把恢复和扩大消费摆在优先位置。多渠道增加城乡居民收入。稳定大宗消费,推动生活服务消费恢复。

  • 2023-04-18
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车云研究:2023年(1-2月)CC-1000T智能座舱评测OTA双月报

智能座舱(intelligent cabin)旨在集成多种IT和人工智能技术,打造全新的车内一体化数字平台,为驾驶员提供智能体验,促进行车安全。目前国内外已经有很多研究工作 ,例如在车辆的AB柱及后视镜安装摄像头,提供情绪识别、年龄检测、遗留物检测、安全带检测等。

  • 2023-04-18
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禅道:2022年IT行业项目管理调查报告

近年来,IT行业发展迅速,物联网、敏捷、DevOps等成为行业的热门话题,行业大事也层出不穷。在这样的背景下,禅道连续两年开展针对IT行业项目管理的问卷调查,并撰写年度项目管理调查报告,帮助大家更好地了解行业现状,为业内决策提供有力依据。

  • 2023-04-18
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俄罗斯航空工业持续数字化转型

俄罗斯政府早在2017年就正式批准了数字经济发展规划。俄罗斯大型航空相关企业都开始研究并引入各类数字化技术,积极促进研制生产和服务系统向智能数字化模式转变。通过数字技术使企业具有更加准确和有效的设计能力,制造和运营成本降低,为研制有竞争力的航空产品奠定了基础。

  • 2023-04-18
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俄罗斯科学工程协会联合会及其所属协会概述

2020—2021年,中俄两国将互办“中俄科技创新年”活动,中国科协将积极参与相关进程。为了解俄罗斯科学普及现状,促进交流活动更好地开展,本报告对俄罗斯科普最新状况进行了搜集整理,从科普计划、组织机构、主要科普场馆、典型科普项目和活动以及相关科普奖项五个方面对俄罗斯科普状况进行概述。

  • 2023-04-18
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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