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区块链在数据安全领域的研究进展

区块链在数据安全领域的研究进展等相关问题

  • 2021-12-17
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区块链及超主权数字货币视角下的国际货币体系改革——以E-SDR的创新与尝试为例

区块链及超主权数字货币视角下的国际货币体系改革——以E-SDR的创新与尝试为例

  • 2021-12-16
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CNESA-《储能产业趋势》

根据丨兰村储能产业技术联盟(CNESA)全球储能项目库癿丌完全统计,2019 年上卉年,丨 国已投运储能项目累计裃机觃模为 31.4GW,同比增长 5.7%,其丨新增投运电化学储能项目裃机觃 模为 116.9MW,同比下陈 4.2%。虽然市场增速相比去年同期有小幅下陈,但对二新共产业癿収展来 说尚属正帯。特别是在国内市场机制、相兰标准觃范幵丌完善戒缺失癿大环境下,产业癿収展自然 会面临丌同秳度癿困难,幵丏在吸叏韩国储能电站火灾亊敀绊验,以及绊历过去一年市场爆収式增 长乀后,放缓脚步“况静思考”,更有利二产业长期健康収展。

  • 2021-12-15
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2021中国新能源车险生态共建白皮书

如今,绿色可持续已经成为地球发展的重要课题,能源革命和数字革命交叠着推动全球汽车产业进入新能源时代。聚焦中 国市场,这次历史性变局为汽车产业带来前所未有的赶超机遇。国家战略过去十年给予行业充分支持,市场规模得以爆发 式增长。根据公安部统计数据,2020年新能源汽车保有量达到492万辆,同比增长29.1%,面对疫情展现强大韧性。放眼 全球,中国新能源汽车保有量占比近5成,持续扮演引领者角色。艾瑞咨询认为,在政策鼓励、技术能力提升、基础设施 完善、汽车增换购需求提升等因素推动下,新能源汽车保有量持续增长,汽车产业加速变革。

  • 2021-12-15
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5G:2020-2030 十大趋势

5G 网络作为新型基建的底层技术,有望带来整个信息基础设施的革命性升级。我们认为 5G 网络和人工智能、云计算、物联网将会构成新的网络基础设施,用于收集和处理海量 连接产生的庞大数据资源。

  • 2021-12-15
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区块链系统中的分布式数据管理技术——挑战与展望

区块链系统中的分布式数据管理技术——挑战与展望

  • 2021-12-14
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赛迪研究院中国大数据发展指数报告2018年PPT27页

赛迪研究院中国大数据发展指数报告2018年PPT27页赛迪研究院中国大数据发展指数报告2018年PPT27页赛迪研究院中国大数据发展指数报告2018年PPT27页

  • 2021-12-14
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智慧园区建设解决方案_2020-06-23

智慧园区建设解决方案_2020-06-23智慧园区建设解决方案_2020-06-23智慧园区建设解决方案_2020-06-23智慧园区建设解决方案_2020-06-23

  • 2021-12-13
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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

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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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