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2022中国产业数字化政策分析报告

近年来,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,日益 融入经济社会发展各领域全过程,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程 度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争 格局的关键力量。习近平总书记强调:“要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势, 促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新 模式,不断做强做优做大我国数字经济”。

  • 2023-04-02
  • 阅读671
  • 下载1

中国工业软件产业白皮书(2020)总共348页

工业软件是工业技 术软件化的结果,是智能制造、工业互联网的核心内容,是 工业化和信息化深度融合的重要支撑,是推进我国工业化进 程的重要手段。本白皮书在工业和信息化部信息技术发展司的指导下, 凝聚业界专家力量,对不同类型企业展开调研,汇总多方需 求,共编写六部分内容。第一章描述了工业软件的定义特点、 分类和重要性;第二章阐述了我国工业软件的发展现状以及 面临的问题;第三章开展国外工业软件产业发展经验研究; 第四章提出我国工业软件发展形势研判;第五章提出促进我 国工业软件发展的建议;第六和第七部分作为附录,列出部 分工业软件厂商、产品以及行业应用案例。

  • 2023-04-02
  • 阅读2381
  • 下载7
  • 348页
  • pdf

劲爆!154页微软GPT研究报告(全中文版)

GPT-4的能力具有普遍性,其众多能力跨越了广泛的领域,其在广泛的任务中的表现达到或超过了人类水平,这两者的结合使我们可以说GPT-4是迈向AGI的重要一步。

  • 2023-03-31
  • 阅读1922
  • 下载15
  • 158页
  • pdf

乡村治理解决方案

2020年初步形成共建共治共享的社会治理格局;2021年市域社会治理体系基本成型;2022年5月,全面完成国家和省试点任务,平安城市建设跃上新台阶,市域社会治理的现代化水平全面提升

  • 2023-03-29
  • 阅读368

GPU行业深度报告:走进“芯”时代系列深度之六十“AI算力GPU”-AI产业化再加速,智能大时代已开启

在芯片算力快速提升、日趋庞大的数据量共同支撑下,A1算法迭代升级加速。A1的发展经历了很长时间的积累,其能不断跨越科学与应用之间的鸿沟主要得益于技术突破、行业落地、产业协作等多方面的推动,而技术突破是其中最为关键的要素。

  • 2023-03-29
  • 阅读413
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中国产业元宇宙趋势研究报告(2023)

“元宇宙”概念的兴起,为各行各业建立起了一座打通物理世界与虚拟空间的桥梁,不仅为产业数字化变革提供了新的想象空间,也成为数字经济时代的新爆点。

  • 2023-03-29
  • 阅读459
  • 下载1

智慧河长综合管理系统技术解决方案

河道网格化是将河道划分成一个个单元网格,以村为最基层单位,将行政区内的河道对应到相应河长进行管理,最终实现全市河长制以各区县乡镇、村为单元的网格化管理。

  • 2023-03-29
  • 阅读474

智慧灯杆技术规范解读(48页 PPT)

智慧灯杆系统架构:由智慧灯杆杆体、综合机房、供电系统、通信系统、信息采集系统以及配套管道等设施构成,用以支撑智慧城市信息感知的基础设施网络,通过统一的运维管理平台进行管理,满足智慧城市照明、5G通信、安防监控等各种应用对设备挂载、供电、传输接入等建设需求和维护管理需求。

  • 2023-03-29
  • 阅读512
  • 下载0
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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