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长城保护维修中干预过程管理的数字化途径新探

基于文物的“现状”“原状”和“干预”三个重要概念及内在关系,文章提出运用数字化技术对长城维修段持续进行基于模型和图像的数据采集和追踪,为“源场景”概念形成一套数字化数据集,用于对长城保护维修中的干预过程进行管理的方法,并对这一方法在箭扣南段长城维修工程中的数据成果中进行了检验。实践证明,基于“源场景”概念,结合数字化技术,可有效对长城保护维修中的修缮和干预进行过程管理,同时也有助于推动文物保护工程一系列管理与操作模式的更新。

  • 2021-06-17
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基于电力大数据挖掘的重点企业污染防治专项行动方案设计

良好生态环境是实现人类永续发展的内在要求,是增进民生福祉的优先领域。国家电网有限公司作为电力能源责任央企,深刻认识到环境保护面临的形势,致力满足“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”,对生态环境保护提出的新要求。挖掘企业排污与用电数据的潜在关系,建立分析模型,可对重点企业开展污染防治监控分析,对重点污染地区工业空气质量指标AQI进行排放空间时空测算。研究成果可为环境保护部门准确掌握污染企业的生产规律提供了有效技术手段,助力环保部门加大精准执法和科学制定应急管控措施。

  • 2021-06-15
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“言行一致”的企业社会责任信息披露——大数据环境下的演化框架-沈弋

给诚信的企业更多的福利与优惠,这如何实现,如何倒逼企业践行社会责任,大数据给你答案。

  • 2021-06-15
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改进Faster_R_CNN方法的太赫兹图像小尺度物体检测_肖飞

太赫兹

  • 2021-06-01
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智能制造是信息技术发展的必然!

两化融合、智能制造是实现企业战略目标,提升企业创新能力、优化资源配置、变革生产方式、提高能源资源利用效率、推进工业企业创新发展、智能发展和绿色发展,形成可持续发展的企业竞争能力的战略选择。

  • 2021-05-06
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解读(下篇) 智能制造发展趋势探究

制造企业已深刻意识到智能制造是提升核心竞争力的关键,并逐步将智能制造细化到企业的战略举措中。目前已有85%的企业具备智能制造发展愿景,49%的企业制定了智能制造发展规划,28%的企业在战略执行过程中定期开展评测与监控,并根据评测结果对智能制造战略进行优化和调整。

  • 2021-05-06
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智能制造下的乘用车个性化定制

智能制造是制造业的发展方向,个性化定制是智能制造发展的必由之路,汽车企业围绕消费者需求,开展乘用车个性化定制,对摆脱当前困境,实现销量增长意义重大。

  • 2021-05-06
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智能制造之路-从MES到MOM

当前,中国正在大力推动制造业的转型升级,实现由传统制造向智能制造转型。而制造信息化系统,作为支撑企业实现智能制造的一个关键因素,也正越来越多的吸引企业领导人的关注。

  • 2021-05-06
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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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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