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构建载重汽车行业供应商生态系统-德勤

载重汽车业务正经历一场颠覆性变革。行业当前存在的诸多议题(如合并与分立)不容忽视,同时,新冠疫情引发的供应紧张以及俄乌冲突也对该行业的发展产生了深远影响。此外,业内长期、总体战略体现为要求整个行业进行大规模转型的四大趋势,即新型动力传动系统、数字化、智能网联和自动驾驶,这四大趋势将塑造公路运输的未来。

  • 2023-03-11
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爱设计:2023企业内容中台白皮书

数字化打通了“信息孤岛”,让万物互联、数据共享、流程对接。随着SaaS技术的成熟,数字化转型的新阶段——内容中台诞?。作为企业内部内容资产的流转平台,这个“内容处理器”已被公认为必要且重要的提效?具—— 它能实现数据的收集存储,为市场预判、经营决策提供有??撑;它能进?创意?产和分发,为私域增?、品牌传播提供?限空间;它能规避品牌合规性?险,为品牌规范、版权?险提供?忧检测。

  • 2023-03-11
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SHOPLINE:订阅电商模式白皮书

订阅电商模式主要分为三种:服务订阅、精选订阅盒、会员订阅。其中服务订阅最受消费者欢迎,消费者可以订阅他们定期所需要的服务,例如换季服饰、玩具盲盒、等。

  • 2023-03-11
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中国人工智能框架市场调研报告

本次中国人工智能框架市场调研报告由 Omdia 独立完成, 以开发者问卷调查和专家 深度访谈的方式进行市场调研。 本次调研从人工智能框架使用者的角度出发,研究主流人工智能框架(TensorFlow、PyTorch、MindSpore 、PaddlePaddle、MXNet、Oneflow、Jittor 等)的特点和能力,揭示主流人工智能框架厂商为中国人工智能开发者提供的技术支持和社区服务,探讨开发者与这些主流框架的交互方式和选择偏好,以及开发者对开源软件、人工智能框架、横向应用、底层硬件、开发者社区和产业生态等方面的看法。

  • 2023-03-11
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从ChatGPT到通用智能,新长征上的新变化

2012 年深度学习元年以来,AI进入学术和商业界发展新阶段,2017 年大模型路线以“通用智能”思路降低算法边际成本,逐渐成为学界与产业共识。2022 年下半年,AIGC及ChatGPT关注度大幅提升背后,我们认为其本质是弱人工智能到强人工智能的阶跃,海外及国内商业落地处在初期,但我们认为新的产业趋势值得关注。OpenAI的技术进展及投资方向、海外AI独角兽业务进展、国内龙头AI公司的跨模态布局是重要风向标。

  • 2023-03-11
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中国电信:6G愿景与技术白皮书

通过对历代移动通信系统演进的总结,以及根据用户和业界对6G的期待,本白皮书将6G的愿景概括为:“虚实通感,全域智联”。具体包括以下十个特征:全域泛在、瞬时极速、节能高效、虚实李生、沉浸全息、通感多维、智能普惠、安全可信、确定可靠和柔性开放。

  • 2023-03-11
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巨量引擎:巨量引擎轻游行业全家桶策略白皮书2.0

2022年,轻游行业发展有了诸多新变化,用户对于广告的接受度稳定在高位,IAA变现模式有着巨大的成长空间,但流量变得更加稀缺,轻游产品的获客成本水涨船高。此外,用户规模持续扩大,用户的多元化程度和复杂度也在不断增加,这为轻游行业生意经营带来诸多挑战。

  • 2023-03-11
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智慧校园数字建设整体应用解决方案-最新

在校企共建智慧城市体系下,建设独具特色的智慧校园,集新型信息技术与服务为一体,充分利用领先技术(云计算、 物联网、大数据等)先进理念,改变学校传统环境,创建与社会、城市、社区相融为一体、充分满足用户个性化需求、 辐射和服务社会的智慧校园环境,以实现智慧管理、智慧教学、智慧服务,助推智慧教育梦的实现。为打造地区乃至 全国标杆性智慧校园提供有力支持,促进学校跨越式发展,推进学校信息化水平与国家教育现代化接轨。

  • 2023-03-11
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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

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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