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通信:泛在电力物联网:落实能源互联,推进边缘计算

物联网是一个实现电网基础设施、人员及所在环境识别、感知、互联与控制的网络系统。其实质是实现各种信息传感设备与通信信息资源的(互联网、电信网甚至电力通信专网)结合,从而形成具有自我标识、感知和智能处理的物理实体

  • 2022-08-04
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医药生物行业:诺康达,专注药学制剂的研发外包企业-20190419-中信建投-16页.pdf

医药生物行业:诺康达,专注药学制剂的研发外包企业-医药生物行业:诺康达,专注药学制剂的研发外包企业-医药生物行业:诺康达,专注药学制剂的研发外包企业-

  • 2022-07-15
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电子深度报告:5G散热需求倍增,行业增长剑已在弦

5G 时代的高速度和低延迟给我们带来更佳的体验感,但是对于电子设备而言功耗会增加,发热量也随着上升。消费电子的导热和散热能力的强弱成为产品稳定立足的关键技术之一。

  • 2022-07-21
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电子行业:5G智能机加速渗透,塑胶结构件重获新生

每一代移动通信技术都致力于为移动终端提供更快的网络速度和更多的功能。4G 时代网速有了质的提升,带动了移动终端数量和各类新兴应用的爆发,这反过来也对无线通信技术提出了更高的要求。在一些对移动性、流量密度要求高的场景中,4G 难以满足需求,下一代移动通讯技术 5G 应运而生。

  • 2022-07-21
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电子行业2020年春季投资策略:5G加AI,芯片国产化-国泰君安-35页

消费电子:5G换机潮即将开启,迎接消费电子新一轮创新周期。5G换机潮即将开启,手机行业景气拐点将至,销量有望迎来进一步增长。5G开启消费电子新一轮创新周期,射频前端价值量大幅提升,国产化加速;手机天线迎来变革,LCP和毫米波天线快速增长;手机散热进一步加强,主板向微小化发展;

  • 2022-07-21
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电子行业2020年度策略报告:5G趋势延续,把握核心主线

电子行业市场表现超预期,核心驱动力源于三因素叠加。2019 前三季度电子行业整体涨幅超过 53%,在所有行业中排名第二

  • 2022-07-21
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电子行业深度:AR+VR,5G插上应用翅膀

早在 2014 年 4 月 15 日谷歌就推出了增强现实眼镜 Google Glass,2015 年 AR 手游《Pokemon GO》将 AR 游戏再一次带入大众视野。2014 年 Facebook 以 20 亿美金收购虚拟现实公司 Oculus,VR 设备开始受到了市场的追捧。随后索尼、HTC 等厂商纷纷推出了自己的 VR 产品。

  • 2022-07-21
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电子行业深度报告:第三代半导体SIC,爆发式增长的明日之星

第一代半导体材料主要是指硅(Si)、锗元素(Ge)半导体材料,应用极为普遍,包括集成电路、电子信息网络工程、电脑、手机、电视、航空航天、各类 军事工程和迅速发展的新能源、硅光伏产业中都得到了极为广泛的应用

  • 2022-07-21
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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