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智启新质生产力之三 ——生成式人工智能 (AIGC)在医疗器械的潜在应用

过去几年中,人工智能(AI)的迅速演进,尤其是生成式技术的突破,正在悄然改变医疗大健康产业的运作方式。这一产业横跨多个细分领域。我们此前已先后研究了其中两大重要领域的AI潜在应用(请参阅《智启新质生产力:生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用》《智启新质生产力之二:生成式人工智能(AIGC)在医药零售的潜在应用》)。此次,我们将视角投向医疗大健康产业中的另一大关键细分领域--医疗器械以探讨AI在该领域的应用前景。

  • 2025-11-27
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人工智能算力基础设施赋能研究报告(2025年)

在人工智能落地破局与赋能千行百业进程中,以智算中心为代表的人工智能算力基础设施,被赋予更重要的定位和使命,成为支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。然而,目前人工智能算力基础设施利用负载情况差异较大,尤其是地方政府或国资平台主导投建的智算设施,赋能价值有待进一步提升。因此,需要厘清智算中心赋能的需求场景、需求场景与所需关键能力的匹配,以及推进赋能落地的生态模式,助力人工智能算力基础设施真正实现赋能价值。本报告聚焦智算中心赋能,围绕需求场景、关键能力、落地生态这三个关键环节,阐述最新发展趋势,致力于进一步释放智算中心的赋能效应,助力人工智能与实体经济深度融合。

  • 2025-11-11
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网络安全基础知识

AI安全成为双刃剑:生成式AI在赋能智能威胁检测和自动响应的同时,也被攻击者用于制造更逼真的钓鱼邮件和自动化漏洞挖掘,加剧了攻防对抗。

  • 2025-11-11
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特高压输电塔龙卷风荷载特性的数值模拟

随着经济社会的发展,电力的可靠供应引发了人们的广泛关注。极端自然灾害会给电力系统安全运行带来严重的冲击,造成配电网设备损坏和大面积停电事故。近30年来全球大停电事故中,自然灾害所导致的情况占比达到56%。全球范围内超过80%的输电塔线破坏是由高强度风天气(如龙卷风、下击暴流、微爆流等)造成,其中龙卷风对输电塔的危害尤为严重。

  • 2025-08-29
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考虑荷电与储氢状态的风光氢储系统动态控制仿真模型|《中国电力》

随着风电、光伏等可再生能源发电系统装机容量不断增加,电网稳定性和安全性面临挑战。近些年,电化学储能、氢储能等储能技术受到了广泛关注。一方面能够有效促进可再生能源的消纳,维持电网的安全稳定性;另一方面可有效解决绿色氢能生产的难题,推动氢能产业的发展。

  • 2025-07-29
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基于目标级联法的多主体主动配电网自治协同优化

随着智能感知、通信和控制技术的发展以及可调控分布式资源的大面积并网,主动配电网(active distribution network,ADN)正逐步成为配电网的主要形态。ADN的一个关键特征在于,其能够根据电力系统的实际运行状态迅速做出调整,从而保证系统运行全局的经济性和自治性。与传统配电网相比,ADN更具优化调度潜力,但如何通过制定合理的调度策略实现大量分布式新能源的充分消纳,并优化节点间和节点内的能量流动,是当前ADN研究的核心问题。

  • 2025-07-24
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大模型训练数据安全研究报告

数据是大模型训练的基础,是确保大模型可靠运行且释放最大价值的基础保障。随着大模型技术的快速演进,大模型训练数据安全的重要性不断提升。大模型训练数据面临投毒攻击、隐私泄露等多重挑战,对模型的攻击结果将造成行业应用方的持续影响。因此,训练数据的体系性安全研究与保障在各行业智能化转型与发展中更加重要。

  • 2025-07-14
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智慧电厂智慧大脑(工业互联网平台)建设方案

建设一个智慧大脑(工业互联网平台),打通两网(数据通信网、泛在感知网),贯通三域(数据通、业务通、管理通),以数据驱动发电企业四大转型为核心目标(安全管控、设备检修、运行管理、经营决策),构建五利发电类型(风、光、水、煤电、燃机)、八大业务领域(基建、安全、检修、运行、燃料、物资、经营、办公)的智慧应用,打造“数据融合、业务贯通、流程整合、应用创新”的智慧电厂创新示范标杆。

  • 2025-06-30
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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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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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