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北京信息产业协会:2023-2024年度中国智能制造产业发展报告(91页)

《2023-2024年中国智能制造产业发展报告》。报告主要包括智能制造概况、5G赋能制造业转型升级、全球智能制造态势、中国智能制造概况、原则任务、态势分析、产业分析、趋势分析、前景分析、最新政策、优秀企业案例等共九篇,

  • 2024-08-06
  • 阅读1335
  • 下载0

电能质量测试报告

有两台 UPS 电源,主要用于给 BCS 医疗系统供电。该 UPS 由泰高系统有限公司提供,型号为:RSOAVR60KVA/380V在线式,每个电源柜中装载29块(阳光)电池,使用至今电池未发现漏液现象近期以来,晚上开启日用灯后,该 UPS 电源柜偶尔会发生异常报警(三声报警,无信息提示),具体原因不详。为了分析该报警是否与谐波污染有关系,该公司拟对 UPS 电源 380V 母线及出线的谐

  • 2024-08-05
  • 阅读141

2024年人工智能+教育行业发展研究报告

在人类文明的长河中,教育作为知识与智慧传承的基石,几千年来始终保持着人与人之间言传身教的形式。若把教育看作一个产业,不难发现其本质上是一个强烈依赖人力资本的人力密集型产业。也因此,人力因素成为限制教育规模化与个性化双向发展的核心因素,而AI技术正是能够突破这一局限的重要变量,其强大的数据处理与学习能力,不仅能够在精细化辅导、个性化学习路径规划等方面为学生提供前所未有的支持,还能够在教师日常工作中发挥重要作用,从多个维度促进教育质量与效率的提升。随着AI技术由弱转强,其在教育中的应用前景更加广阔,预示着未来AI技术能够在教育场景中发挥更大的作用及影响。

  • 2024-08-05
  • 阅读430

基于AI的金融数据中心绿色节能技术研究报告

本报告从金融数据中心在绿色节能领域 AI 技术应用的体系架构、关键技术,全生命周期管理及应用探索等方面展开研究,通过对 AI 技术和绿色节能理念的综合运用,给出金融数据中心绿色节能 AI 技术应用水平的评估指标和评估方法,旨在推动金融科技产业实现绿色低碳发展,提高金融数据中心能源利用效率和降低能耗。由于经验学识所限,本文仍有诸多不足,恳请各界批评指正。

  • 2024-08-01
  • 阅读225

2024年人脸识别产业法律治理研究报告

人脸识别技术是对静态或视频中的人脸图像进行特征提取与分类,从而用于个人身份鉴别、验证与分析的当代信息技术。作为最广泛使用的生物识别技术之一,人脸识别技术以数据为体、以人工智能算法为用、以人类自身为对象,具有不可复制性、非接触性、可扩展性、快速性、多维性等优势,目前已与安防、金融、医疗、支付、教育、文娱等行业深度融合,不但推动链接大数据与人工智能的新型产业悄然成型,而且为我国数字经济与社会发展带来了新机遇。

  • 2024-07-31
  • 阅读171

新能源技术混合动力汽车研究报告进展分析

随着环境保护和能源危机的问题日益显著,新能源汽车渐渐成为人们关注的热点。而在太阳能、纯电能等替代能源真正进入实用阶段之前,混合动力汽车因其显著优势备受关注。本文主要介绍了混合动力汽车的分类、工作模式、优缺点、技术关键及国内外的研究现状,并对其发展进行了预测。

  • 2024-09-26
  • 阅读135

2024年中国信创产业研究报告

信创,即信息技术应用创新产业,主要包括基础设施、基础软件、应用软件和信息安全等四大领域,是基于改变中国信息产业“缺芯少魂”现状、建立中国自主完整信息产业链、提升国内信息产业竞争力、保障国家信息安全的战略考虑,逐渐发展演变出的创新产业。2006年,国务院发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》,将“核高基”列入16个重大科技专项之一,被普遍认为信创的起点;2020年央行成立金融信创生态实验室,第一批“金融信创解决方案”出现,被公认为信创产业的应用实践元年。

  • 2024-07-30
  • 阅读2017

数据流通利用研究报告(2024年)

近年来,数字经济高速发展,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,更是推进高质量发展的内在要求。以习近平同志为核心的党中央准确把握全球发展方向,高度重视发展数字经济,作出一系列重大决策部署,不断推动数字经济发展,并取得重要进展和显著成效。

  • 2024-07-29
  • 阅读679
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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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