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万亿赛道,落地元年!2025具身智能行业深度报告

报告指出,具身智能是指有物理载体的智能体,在与物理世界交互中积累知识和技能,人形机器人是其典型代表。该产业经历了概念萌芽、理论发展、跨学科融合等阶段,目前已步入产业应用阶段。全球主要经济体都高度重视具身智能发展,中国也将其作为新质生产力重点布局,各地出台多项政策支持,如北京、上海、深圳等地都制定了相关行动计划,推动具身智能技术创新与产业发展。

  • 2025-04-14
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集团信息化蓝图规划战略布局与实施路径解决方案

从业务支撑度、组织覆盖度、标准化程度、业务协同度以及实用化程度5个维度出发,对化学应用系统进行评估 现从业务支撑度、组织覆盖度、标准化程度、业务协同度以及实用化程度5个维度出发,对化学应用系统进行评估 现

  • 2025-04-28
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拥抱 AI 革命:企业的大模型应用指南

大模型发展与中国力量 大模型基础原理与技术架构 大模型的实战应用三板斧 目年 05 06 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论:AI时代的生存法则 结语:决胜大模型时代的“三原力'

  • 2025-04-28
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智慧体育场馆整体解决方案

打造国内领先的 “1+3+3+N”智慧场馆综合解决方案体系,满足场馆运营管理和服务的全方位需要 构建 1个智慧场馆平台 支撑 3 大业务场景功能 建设 3 大支撑平台系统实现 N 个智能场馆应用

  • 2025-07-02
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【专家PPT】钟一鸣:等保2.0时代,网络安全的变革

以“一个中心”管理下的“三重保护”体系框架,构建整体安全防护体系; 最终做到整体防御、分区隔离;积极防护、内外兼防;自身防御、主动免疫;纵深防御、技管并重 。

  • 2025-01-17
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国网宁夏电力有限公司 陈小乾等|基于注意力机制和RCN-BiLSTM融合的风电机组故障识别

综上,与DT、LSTM、BiLSTM、CNN-BiLSTM和RCN-BiLSTM模型相比,本文提出的RCN-BiLSTM-Attention模型故障识别平均准确率提高了2.04%~12.06%,平均F1值提高了4.20%~24.36%。表明所提模型能够兼顾对故障数据的空间特征提取与时序特征提取,关注故障发生时数据特征的变化规律,实现了风电机组故障的精准识别。

  • 2025-09-19
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国网江苏省电力有限公司 张宸宇等|基于构网型储能的新能源微电网电压动态控制性能分析与优化

本文重点考虑新能源微电网有功无功动态耦合,构建了含构网型储能、分布式光伏和微电网网络的系统电压动态模型,分析了不同阻感比下,构网型储能控制参数配置对电压动态控制性能的影响。与现有未考虑线路阻感比的分析方法相比,本文所提方法揭示了不同阻感比下构网型储能惯量、刚度控制参数之间的协同与制约关系,并提出了面向电压动态控制性能提升的构网型储能参数设计方法,主要结论如下。

  • 2025-10-20
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大模型DeepSeek在运维场景中的应用

系统日志广泛用于理解系统运行状态,支持故障检测与诊断。然而,日志数据常为半结构化文本,难以直接使用。因此,常常需要首先将日志转化为结构化的“模板”+“变量”的形式,一方面可以将日志序列简化为模板ID 序列,降低分析复杂度,另一方面结构化的表达形式也更便于进行统一与自动化处理分析。因此日志解析常常作为日志处理的必要前置任务。

  • 2025-05-12
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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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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