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智能楼宇安防监控论文

近些年来,随着经济的发展,人们生活质量的提高,-般的楼宇已经不能满足人们对人身财产安全的要求。然而,智能楼字安防监控系统的出现将从根本上改善这个问题,因此,楼宇采用现代化安防技术是目前发展的必然趋势。

  • 2021-04-16
  • 阅读726
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智能电网实训室建设项目研究报告

近几年,智能变电站的建设主要是试点工程,重点研究新技术及新设备的工程化应用,发现了很多工程实施方面的问题,为以后的推广应用积累了很多宝贵的经验。这些问题主要体现在智能变电站新技术及新设备的工程应用中,缺乏适用的测试和运行维护方面的规范,以及相应的测试方法、设备,无法有效保证设计、工程实施、运行维护等环节的正确性,难于提高智能变电站的建设效率。

  • 2021-04-15
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2020年中国AI+金融行业发展研究报告

近年来,金融业务触网程度不断加深,业务场景日趋复杂,边界逐渐淡化,在繁荣发展的同时也为金融监管带来了挑战, P2P行业暴雷后,监管部门更加坚定了监管愈严的大方向。此外,本着”堵不如疏”的原则,监管力度加大的同时,监管创新也在跟进,以"监管沙盒”的形式通过沙盒工具,在模拟场景中对人工智能、区块链等技术,以及银行API接口开放等模式,在金融业务中的应用进行弹性监管实验,降低了运营风险和技术不确定性带来的隐患,以试错的方式探寻金融科技下的监管更优解。从趋势上看,监管仍将坚持收紧和创新两手抓的方针,对金融科技公司的业务范畴、数据规范等保持严格的监督,对新技术、新模式持有审慎的态度,科技公司将脱离金融服务业务,更加聚焦于技术输出,市场与监管脱节的洪荒时代终将不复返。

  • 2021-04-15
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公司研究中兴通讯-科技龙头5G铸就

5G与通讯科技的相辅相成

  • 2021-04-15
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中国产业互联网报告

产业互联网区别于消费互联网,是在大数据,云计算,人工智能等新一代技术基础上,利用互联网思维将生产流程有效打通,建立供给侧与需求侧的相互联结,实现生产的快速响应与协同。产业互联网当前已具备一定的产业基础和环境基础,但与美国等发达国家相比,中国的企业服务行业发展不足,产业互联网仍有较大发展空间。

  • 2021-03-28
  • 阅读1323
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信息基础设施、数据要素、产业发展的“价值三角”

本报告通过定性和定量相结合的方式详细研究了数据要素、信息基础设施和产业发展三者之间的关系,首先定性梳理信息基础设施和数据要素促进产业发展的作用机制;然后结合官方统计数据,定量地评估各作用路径的影响效果大小,并分不同维度实证研究了信息基础设施通过数据要素价值化促进产业发展的增强作用差异;最后提出建设泛在协同、融合统一、一体内生的信息基础设施,推动实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及的未来发展建议。

  • 2023-10-20
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2026年度厨房空调消费指导及细分场景创新白皮书

在规模下降背景下,家电品牌从“规模为王”转向“价值内耕”预计26年家电行业将呈现三大趋势:第一,开发差异化产品,为消费者带来更好的使用体验,同时为市场开辟新的增长点。

  • 2026-05-07
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2026年薪酬管理的潜力:全球薪酬管理调研报告

现代薪酬管理团队当今面临的最紧迫问题是什么?我们围绕多个关键主题对1,800多名薪酬管理负责人进行了调研。结果显示,薪酬管理领域正承受着持续的压力,但也正经历着快速的现代化转型。企业已认识到薪酬管理的战略价值。各团队正专注于提升数据完整性、强化系统集成、减少手动流程,并将安全防护深度融入运营之中。薪酬管理正在快速演进,负责人需要引领其迈向更高阶段的成熟形态。薪酬管理专业人员的角色正变得越来越多元:他们已成为联结财务与人力资源、管理层与员工、公司全球目标与战略决策的核心纽带。

  • 2026-05-07
  • 阅读18
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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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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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