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【石油观察家】氢能源最全面的看空报告来了

2025年,中国新能源汽车渗透率目标为20%,中国花了15年的时间才把电动汽车市场拉开一个小口,这其中还有不少出行平台、国产特斯拉的功劳。 氢燃料电池汽车最先由日本于1993年研发,至今全球累计销售规模仍只有5位数,可想而知氢燃料电池汽车发展的阻力有多大。

  • 2021-05-06
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工信安全:2020年我国企业数字化转型进程报告

202 1年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出,要打造数字经济新优势推进数字产业化和产业数字化。

  • 2021-04-28
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工信安全:区块链与数据安全治理白皮书

为提升信息系统的安全防护能力,降低系统脆弱性和被恶意攻击的风险,确保数据的保密性、完整性、可用性,以降低技术层面的安全风险为目标所做的数据安全工作。

  • 2021-04-28
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新一代灰盒安全测试技术实践分享

程序员每写1000行代码,就会出现1个逻辑性缺 陷。每个逻辑性的缺陷,或者若干个逻辑性缺 陷,最终导致一个漏洞;“缺陷是天生的,漏洞 是必然的”。 78%-90%的现代应用融入了开源组件,平均每个应 用包含147个开源组件,且67%的应用采用了带有 已知漏洞的开源组件,软件供应链安全威胁迫在 眉睫。 针对现代应用全面风险审查应考虑从第三方开源组件、自研代码通用漏洞、自研代码业务逻辑漏洞等维度综合审计。

  • 2021-04-25
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基于Labview电压表的仿真

LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程 语言。传统文本编程语言根据语句和指令的先后顺序决定程序执行顺 序,而LabVIEW则采用数据流编程方式,程序框图中节点之间的数 据流向决定了VI及函数的执行顺序。VI指虚拟仪器,是LabVIEW 的程序模块。 LabVIEW提供很多外观与传统仪器(如示波器、万用表)类似 的控件,可用来方便地创建用户界面。用户界面在LabVIEW中被称 为前面板。前面板创建完毕后,便可使用图形化的函数添加源代码来 控制前面板上的对象。在程序框图上添加图形化代码,即G代码或 程序框图代码。因此又被称作程序框图代码。」。

  • 2021-04-23
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大数据给社会学研究带来了什么挑战?

第一,什么是大数据?人们说的很多,错误的概念也非常多,我想澄清大数据是什么? 第二,大数据和社会学研究到底有没有关系?对这个问题,人们也有比较多的想法,同样也有很多误解,我要说说我的观点。 第三,重点谈一谈,大数据对社会学研究的重点带来什么挑战?大数据带来的挑战特别多,对社会学研究而言,到底有什么样的挑战呢?

  • 2021-04-23
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2020年手机摄像头CIS市场屏下指纹识别行业竞争格局产业研究报告

摄像头持续升级:智能手机是消费类电 子产品领域最重要的产品,手机拍照质 量是消费者关注的重点,因此光学领域 一直是智能手机创新的重要方向,依次经历了像素升级、前后置摄像头、多摄 像头、生物识别等发展阶段。

  • 2021-04-23
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浅析数字化转型与产业互联网

数字化转型(DIGITAL TRANSFORMATION)是建立在数字化转换(DIGITIZATION)、数字化升级(DIGITALIZATION)基础上, 进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型DIGITAL TRANSFORMATION是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式

  • 2021-04-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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