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机床行业深度 多因素助力恢复 进口替代持续加速

中国是全球最大的机床生产及消费国,2021 年消费额达到 1800 亿元,其中金属切削机床为主流,2022 年产量占比达到 76%。2)机床在制造业中应用广泛。机床、叉车等通用设备增速与制造业景气度呈现一定相关,2023 年 2 月 PMI 达到 52.6 连续两月处于扩张区间,企业中长期贷款维持同比增长,奠定投资基础。我们认为在稳增长政策下内需企稳,制造业景气度有望持续,叠加机床十年更新周期持续放量托底需求,机床行业增速有望修复。

  • 2023-04-10
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基于rss的数字图书馆个性化信息推送服务研究

基于rss的数字图书馆个性化信息推送服务研究基于rss的数字图书馆个性化信息推送服务研究

  • 2021-09-27
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浅析“计算机+电子信息技术”在人工智能中的应用——以智能机器人为例

浅析“计算机+电子信息技术”在人工智能中的应用——以智能机器人为例

  • 2021-09-27
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人工智能教育应用的实然分析_教学自动化的方法与限度

人工智能教育应用的实然分析_教学自动化的方法与限度

  • 2021-09-01
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2021年中国IT服务供应链数字化升级研究报告

中国IT服务市场规模持续提升,在2021年末有望接近10000亿元,增速接近13%;微观上,IT服务行业服务类型主要集中在前端开发,以及后端的运维和集成,其中,以运维和开发为代表的IT服务,已占据IT服务57.8%的市场份额,对促进IT服务市场增长贡献显著。此外,IT服务市场智能化水平的提升,以及企业IT支出规模不断提高,将推动IT服务全产业链的数字化升级,让产业链各环节业务链接的愈加紧密。 IT服务供应链升级的重点集中在IT服务供应链管理、IT服务分包、电商采购平台等环节,帮助IT服务产业中的企业打通从线索到现金各环节。技术上依靠云服务SaaS的形式,提供更灵活多样的部署和更迅速敏捷的交付。产品上,将IT服务与保险、供应链金融等领域融合,拓展产业边界和服务内容。依托数字化工具和前瞻性理念,在IT服务的广度和深度上不断拓展。 中国数字化进一步发展,将为IT服务产业带来更多机遇。IT服务企业要紧抓企业数字化转型不同阶段特征,与时俱进。更好地结合云能力、服务能力、企业资源,建设三位一体的供应链体系,并向人力和金融环节进一步拓展。

  • 2021-08-18
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人工智能赋能实体经济报告

本报告主要关注G端安防与B端安防。AI+安防产业链与传统安防差异最大的地方在于,上下游关系并非泾渭分明,安防厂商、AI公司、云服务厂商都可通过集成商渠道或直客模式向客户提供产品与服务,部分集成商也可直接提供部分硬件产品和软件技术,各角色相互之间存在合作加潜在竞争的关系,生态比较开放。产业链内核心玩家类别包括上游的芯片公司、AI公司、中游的安防厂商、云服务厂商,下游的安防集成商(含具备系统集成资质的项目集成商类与具备安防工程资质的工程建设服务商类)等。

  • 2021-06-29
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互联网发展对中国区域创新能力的影响及地区差异研究

在阐述互联网发展影响区域创新能力理论的基础上,从互联网的建设、普及、应用与融合层面 重构互联网发展的综合指标体系,同时,基于 2006—2017 年中国 30 个省份的面板数据,从线性、非线性 和约束机制三个维度实证考察了互联网发展对区域创新能力的影响及其地区差异。 研究发现:(1)在控 制对外开放度、城市化、金融发展等条件下,互联网发展能够显著提升中国的区域创新能力,尤其是对于 西部和中部地区而言;(2)互联网发展对区域创新能力的影响具有显著的非线性门槛特征,随着互联网 发展水平的提升,其对区域创新能力的影响呈现先升后降的倒“U”形趋势,且这种门槛特征存在着明显 的地区差异;(3)互联网发展对区域创新能力的影响受要素禀赋和知识产权保护等创新内外部环境的约 束,且存在复杂的地区差异。 以期有利于明确互联网发展的战略方向与差异化路径。

  • 2021-04-21
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阿里云物联网平台的混流泵房远程监控系统设计

针对大型农业园区混流泵房较为分散、可控性和可观测性低等问题,设计并实现了基于阿里云的混流泵房远程监控系统。系统以STM32F429为主控芯片,ATK—M751模块为主要通信模块,利用多种环境监测传感器和霍尔转速传感器实时采集混流泵房的环境以及混流泵转速。系统通过MQTT协议实现设备与阿里云物联网平台的数据交互。用户能够通过Web端或者智能手机APP对混流泵房的室内气态环境以及混流泵转速进行实时监测,并能够实现泵房远程控制,为农业园区分散的混流泵房工作环境监测以及远程控制提供了一个有效解决途径。

  • 2021-04-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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