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最新石油化工技术进展与趋势

受新冠肺炎疫情大流行的影响, 2020 年全球石油化工行业盈利水平有所下降,但整体仍在高位运行。乙烯产能持续稳步增长,石化原料更趋于多元化和轻质化。低成本石化生产技术、合成树脂催化剂、塑料回收、绿色化工与环保等技术取得了较大的进展,预计未来石化行业仍将在绿色环保、化工智能化、大数据融合等方面深度发展。

  • 2021-04-16
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2024工业互联网园区生态图谱报告

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式,而园区作为产业集聚的载体,成为工业互联网赋能产业优化升级的重要落脚点。工业互联网通过标识、网络、平台、数据、安全体系赋能园区管理与运营,激活园区转型升级引擎,推动工业互联网园区高质量发展

  • 2024-03-05
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AI+怎么+?43大细分行业全梳理

与 2015 年前后的互联网+相似,AI 作为通用技术创新,能够通过赋能效应、溢出效应作用于全行业,通过降本增效形成存量市场改造和增量市场创造。借鉴上一轮互联网+行情经验,积极挖掘 AI 赋能各个行业的线索和前景、把握AI+行情的扩散方向是后续参与 AI 行情的关键所在

  • 2023-08-25
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工业元宇宙五大应用场景-案例集汇编

近年来,发展元宇宙成为世界各国抢占技术战略高地的共同选择。工业元宇宙通过跨界融合各类新技术,实现工业领域中“人,虚拟空间、初立容回”的虎实独时,夺百,跳合,具一个丁小计会的勘字化平行牢牢固,寻虑实井华,综合集成的新型工业数字空间。工业元宇宙在工业领域的应用将加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化转型,从根本上变革生产方式和资源组织方式。党的二十大报告中指出要推进新型工业化、加快建设制造强国、数字中国。在此背景下,系统梳理工业元宇宙应用场景,总结工业企业应用元宇宙技术的有效路径,研判其未来发展应用趋势,对“十四五”期间推进新型工业化、促进数字经济与实体经济融合,实现制造强国意义重大.

  • 2023-02-11
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2021中国数据智能产业发展研究报告

报告背景;数据智能(Data Intelligence),是数据化与智能化的融合。数据产业化和产业数据化同步推进,数据智能技术快速发展,业务场景、行业应用不断丰富,每个领域都涌现出诸多优秀的数据智能服务商。在这个急速变革的时期,数据猿基于长期的产业观察、深入的分析和大量的调研,推出《2021中国数据智能产业发展报告》,报告从数据和技术进展、业务场景、行业应用、未来趋势四个方面梳理数据智能产业近期的发展情况,致力于厘清数据智能产业的发展脉络,总结产业实践,为业界了解数据智能行业发展情况提供一份有价值的借鉴。

  • 2021-05-24
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华为-供应链管理

华为通讯(终端)主要从事网络通讯终端产品的研发、生产及销售。主要产品有手机终端(WCDMA手机,CDMA手机,GSM手机等)、数据卡终端(W卡,C卡,TD卡等)、固定台终端、视讯终端、融合接入终端等。其策略是走定制化路线(Logo,颜色,壳体,频段,软件,语言等定制),致力成为运营商转售市场的领先者。主要的合作运营商有VDF,T-Mobile, 02,中国联通/移动/电信,日本软银,印度塔塔,巴西Tim,法国orange等全球顶级运营商。

  • 2021-04-15
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磷酸铁锂市场分析研究报告

由于本项目的市场定位为全球的电动汽车电池市场,目标是生产出高性价比的正极前驱体材料。因此,本报告针对锂离子在电动汽车市场进行分析。中国是一个经济正在高速发展的发展中国家,汽车已成为城市的主要污染源,也是每年要花费大量外汇进口石油的原因。油电混合式电动车(HEV)和电油混合式电动车(PHEV) 是目前国际上发展最快的两类电动车。HEV 完全靠加油站添加燃料,不需要外部充电,这种车辆排放的污染气体不到通常汽车的30%,油耗通常可降低25%~ 50%,丰田年销售几十万辆的Prius 等已在市场上获得了成功。

  • 2021-04-15
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2020年中国AI+金融行业发展研究报告

近年来,金融业务触网程度不断加深,业务场景日趋复杂,边界逐渐淡化,在繁荣发展的同时也为金融监管带来了挑战, P2P行业暴雷后,监管部门更加坚定了监管愈严的大方向。此外,本着”堵不如疏”的原则,监管力度加大的同时,监管创新也在跟进,以"监管沙盒”的形式通过沙盒工具,在模拟场景中对人工智能、区块链等技术,以及银行API接口开放等模式,在金融业务中的应用进行弹性监管实验,降低了运营风险和技术不确定性带来的隐患,以试错的方式探寻金融科技下的监管更优解。从趋势上看,监管仍将坚持收紧和创新两手抓的方针,对金融科技公司的业务范畴、数据规范等保持严格的监督,对新技术、新模式持有审慎的态度,科技公司将脱离金融服务业务,更加聚焦于技术输出,市场与监管脱节的洪荒时代终将不复返。

  • 2021-04-15
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

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