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2025年中国低空经济研究报告—58座城市“低空战力”的系统盘点

《2025?年中国低空经济研究报告》聚焦全国?58?座城市的?“低空战力”,构建包含技术创新活力(0.25)、市场开拓潜力(0.20)、生态协同能力(0.30)、政策赋能效力(0.25)的LCDI?评价体系,深圳(90.0?分)、北京(85.8?分)、成都(85.5?分)位列前三,分别代表市场驱动型、科研牵引型、制度试点型路径。报告指出低空经济产业链覆盖超?2.1?万家企事业单位,呈现产学研协同创新显著、标准建设加速但国际参与不足、基础设施超前与产业短板矛盾等特征,建议通过全产业链支持、技术市场双轮驱动、基础设施升级、安全制度保障推动发展。

  • 2025-07-02
  • 阅读336
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工业互联网赋能能源化工行业数字化转型研究报告

能源化工企业应通过新技术创新引领数字化转型。科技兴则企业兴,科技强则企业强。企业应积极探索和应用人工智能、大数据、云计算等新兴技术,夯实高速网络、数据中心等新型数字化基础设施,积极关注新技术发展趋势和市场动态,及时调整数字化工作方向和重点,深化数字技术为业务赋能,开展设备、工艺、模式等多层次创新,确保企业在数字化转型过程中保持技术领先优势,引领业务发展。

  • 2025-05-16
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中国电力工程顾问集团 周国梁等|柔性直流输电系统多端异构通用化阻抗建模与分析

在未来柔性直流电网构建中,多端跨区耦合影响不容忽视,各端换流站控制设计需兼顾本地电源或负荷特性与其余端换流站控制特性、电网强度及新能源接入情况的影响。下一步,将基于本文所建通用化阻抗模型,重点分析不同断面高发振荡风险频段、主导因素以及不同断面振荡风险差异来源。

  • 2025-04-17
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大模型2.0产业发展报告

我国政府相继出台了一系列政策支持人工智能的发展。国务院出台了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升至国家战略。中央网络安全和信息化委员会出台《“十四五”国家信息化规划》,也提到了人工智能技术。

  • 2025-04-07
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深度解密DeepSeek-R1、Kimi 1.5;强推理模型开发解读

DeepSeek-R1推理大模型引爆了国内外 AI 社区,并火出了圈。最近,各个行业又掀起了接入 DeepSeek 的狂潮,大家唯恐落后于人

  • 2025-03-06
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中国生命科学政策导向及产业园研究报告

中国的生命科学市场正在飞速发展。许多相关主题、话题和问题值得企业、投资者和开发商纳入考虑。我们将在本报告中剖析以下四个关键点: ? 中国生命科学相关政策; ? 中国生命科学行业宏观驱动因素; ? 中国生命科学行业动态; ? 中国生命科学行业地产市场及前景展望。

  • 2025-03-05
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2024菜鸟RFID在大快消行业的应用报告

随着新一轮的科技革命和产业变革,数字经济日益成为高质量发展的新引擎。产业数字化是数字经济的主战场,借助大数据、人工智能、互联网以及新一代数字与通信技术,对传统产业链上下游的全要素进行数字化转型升级,推动传统产业价值创造实现降本增效与质量升级。

  • 2025-01-21
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文旅元宇宙:人工智能与实体经济的战略融合发展机遇 前瞻 2022

中国旅游产业发展与互联网演化轨迹“绑定”。在互联网即将迈向具备深度交互、去中心化等特征的Web 3.0的产业关口,元宇宙(Metaverse)成为具象Web 3.0生态的重要载体。以文旅融合为长期实践导向的旅游产业迈向文旅元宇宙的步伐正在加快。

  • 2025-01-07
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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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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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