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TPU演进十年:Google十大经验及教训

David Patterson,Google杰出工程师、UC Berkeley荣誉退休教授、美国国家工程院、科学院院士、文理科学院“三院”院士。他是RISC(精简指令集计算机)、RAID(独立磁盘冗余阵列)和NOW(工作站网络)的缔造者,他与John Hennessy的著作《计算机体系结构:量化研究方法》在业内久负盛名。

  • 2022-11-23
  • 阅读385

数据采集

工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁,是数据的第一入口。现实情况下,由于感知层数据来源非常多样,来自各种多源异构设备和系统,因此如何从这些设备和系统中获取数据,是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域,感知即通常所说的工业数据采集。

  • 2022-11-23
  • 阅读399

中国工业互联网平台行业发展动态分析及发展前景预测报告

工业互联网已上升为国家战略 新常态下,中国经济要实现“双中高”,就要开启“双引擎”,而工业互联网能够为“双引擎”提供高效的“助推燃料”。工业互联网催生大规模个性化定制、网络协同制造、服务型制造、智能化生产等一系列新模式、新业态,推动产能优化、存量盘活、绿色生产,创造更多新兴经济增长点; 工业互联网打破创新个体的封闭围墙,为分布全国乃至全球的智力资源、制造能力提供了汇聚平台,推动了企业从封闭式创新走向开放式创新,加速了制造业领域的大众创业、万众创新。

  • 2022-11-23
  • 阅读506

机床行业深度报告:多因素共振,国产机床有望迎来新一轮上行周期

机床又被称为“工业母机”,是用于制造机器的机器。由于机器设备都是需要通过机 床对金属或其他材料的坯料进行加工制造出来的,因而机床又被称为“工业母机”, 是一个国家所有制造的精度、效率、品质的总起点。国家的工业制造能力就是依靠 机床这样的先导性产业、机器来保障和提升的,当前我国制造业要转型升级,机床 作为最基础的加工机器也必须要向中高端发展。 机床种类众多,狭义的机床即指金属切削机床。机床种类众多,按加工方式的差异 可划分为金属切削机床、金属成形机床、木工机床和其他机床。金属切削机床是我 国机床工具行业的重要组成部分,其数量最多、使用最广泛,因此狭义的机床即指 金属切削机床。

  • 2022-11-22
  • 阅读1342

《在技术驱动创新的无尽前沿把握好机会》

今天分享的主题是《在技术驱动创新的无尽前沿把握好机会》,我们主要分享奇绩的世界观、奇绩分析技术驱动创新趋势的方法和奇绩看到的创新信号。

  • 2022-11-21
  • 阅读1923

中国算力发展指数白皮书(2022)

当前,算力的重要性已被提升到新的高度。算力作为数字经济时代新的生产力,对推动科技进步、行业数字化转型以及经济社会发展发挥重要作用。全球算力发展正面临应用多元化、供需不平衡等挑战,人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴领域的崛起,推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局重构重塑。

  • 2022-11-21
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  • 58页
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数字时代的数据与隐私

数字技术正在重塑经济格局,数据驱动的商业行为在竞争中会扮演越来越重要的角色。因此我们需要理解数据驱动的市场行为会如何影响竞争。竞争法的核心目标是:“确保消费者可以从竞争的力量中受益”(Shapiro,2018)。要判断竞争是否被扭曲,消费者的利益是否受损,我们要用事实说话,深入理解行业结构、企业的商业行为,并评估其市场表现。

  • 2022-11-21
  • 阅读297
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  • 77页
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专精特新政策研究报告

从工业和信息化部举行的“新时代工业和信息化发展”系列新闻发布会上获悉,第四批4300多家专精特新“小巨人”企业已完成公示,在完成认定程序后将正式发布。至此,我国已培育专精特新“小巨人”企业约9000家。

  • 2022-11-21
  • 阅读1660
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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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2026年中国酒店业数字化转型趋势报告

推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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