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人工智能行业研发投入、创新策略与企业绩效——基于112家上市企业的实证研究

基于双元理论,以2015—2019年人工智能A股上市公司作为研究样本,研究我国人工智能企业的研发投入、 创新策略与企业绩效三者关系。实证结果袁明:探索式创新负向调节企业绩效(不显著),利用式创新正向调节企 业绩效(不显著);加入调节变量研发投入后,探索式创新显著正向影响企业绩效,利用式创新则显著负向调节企 业绩效。稳健性检验的结论与此一致。探索式创新和利用式创新是企业内部、企业与外部环境的协调统一,我国人 工智能企业应坚持自主创新,不断加大研发投入,构建自主生态,增强产业韧性;政府应加强政策引导,营造创新 氛围。

  • 2021-06-22
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人工智能技术应用对制造企业员工岗位技能影响研究_——基于广西柳州大型制造企业实证分析

在人工智能科技产业的发展上,北京市、杭州市和深圳市走在了全国乃至世界 的前列。区域经济转型升级过程中创造的智能化需求牵引、平台主导的创新生态系统及其开 放性、金融资本的积极参与和地方政府政策的积极响应,是三地人工智能科技产业发展的主 要动力和机制。受产业基础和科技创新资源条件的影响,三地在平台类型、创新要素集聚方 式和政策导向上存在着明显的差异,使人工智能科技产业发展表现出明显的区域性特征。在 人工智能与产业加速融合发展的过程中,完善消费互联网平台和培育以硬科技为代表的产业 互联网新型平台、突破关键技术制约、实现新的创新循环,是进一步推动人工智能科技产业 发展的根本途径

  • 2021-06-22
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专利互引视角下的企业技术溢出研究_——以百度等人工智能企业为例

人工智能发展十分迅速 ,企业在芯片 、无人驾驶 、金融 、通信领域等投入人工智能的技术研发 ,基于专利互引视角 分析创新生态系统内人工智能企业技术外溢和竞合态势 。 构建了直接引用系数 、技术感应度 、技术影响力系数等技术 溢出指标 ,以百度等 10 家企业 2010 - 2018 年的人工智能专利数据为样本进行技术溢出研究 ,分析了百度公司的直接 引用系数 ,各企业间的技术影响力系数和技术感应度系数 ,分析了企业技术溢出效应企业和竞合态势 。 研究表明 ,百 度 、华为集中了大量的人工智能专利 ,在人工智能产业中技术感应力较高 ,对其技术需求较大 ,技术溢出效应十分明显 , 腾讯 、中兴技术影响力较大 ,对人工智能产业发展具有重要的带动作用 。 据此 ,提出人工智能企业协同发展建议 。

  • 2021-06-22
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大数据下信息管理与信息系统专业就业能力评价及培养研究

大学生就业能力是衡量高校人才培养的重要标准,为培养出符合大数据时代需求的复合型人才,对信息管理与信息系统专业就业能力进行评价,并提出相应培养方法。从专业知识能力、个人素质和发展能力出发,采用熵权法对信息管理与信息系统专业就业能力进行评价。结果表明:大数据下各单位对信息管理与信息系统专业人才的实践应用能力、创新能力和计算机应用能力尤其看重。根据评价结果,提出了开展应用型实践、设计型实训、培养学生实践应用能力;融合工程教育理念、创新课程体系,激发学生创新能力;实行教育主体向学生转移,实现学生为中心,培养学生计算机应用能力,为培养大数据下信息管理与信息系统专业人才就业能力提供新思路。

  • 2021-06-22
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大吨小标_轻型货车数据画像在注册登记中的应用

轻型货车“大吨小标”问题一直是公安交管部门强化交通安全源头监管,排查隐患整治工作的重点。笔者分享了南宁 交警在货车注册登记环节,通过用数据画像排查“大吨小标”违规嫌疑车辆,并根据画像结果对嫌疑车辆针对性地采取相关措施, 有效降低了轻型货车“大吨小标”隐患增量的实战做法,希望能为各地排查治理“大吨小标”违规车型提供一条可借鉴的治 理思路

  • 2021-06-22
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基于大数据融合的多源多层教师专业发展分析模型构建_——以广东省教师教育大数据智慧系统为例

不论是在国家层面的政策指引,还是教师专业发展工作的实际需要,都迫切要求开展利用大数据技术促进 教师专业发展的研究,为教师专业发展提供精准、个性化的培训服务决策。 经过对现有文献的研究分析可知,利用大数 据技术构建教师专业发展分析模型的研究较少。 研究采用大数据视角的需求评估研究方法,以大数据分析通用模型为 雏形,在探析 3 层分析需求基础上,构建包含分析数据源接入、分析数据采集和融合治理中心、分析支持模块、教师专业 发展分析模块、分析呈现模块的多源多层教师专业发展分析模型。 以此为模型建设教师教育大数据分析平台,并探析该 模型的分析呈现效果,表明研究方法可行、模型框架合理、呈现效果良好,能在一定程度上满足不同层次、不同维度的分 析需要,为教师专业发展研究人员提供借鉴

  • 2021-06-22
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基于改进TOPSIS的新能源大数据服务项目评价研究

利用综合评价对日益发展的新能源大数据服务平台进行科学量化分析,对推动与完善数据服务运营的建设具 有重要作用。 文章从新能源大数据服务的目的和需求出发,围绕其经济、技术、环境和社会服务 4 个方面构建运营效益 的综合评价指标体系,利用最小鉴别信息原理研究了基于改进层次分析法和熵权法的主客观组合赋权法。 同时,针对 决策者面对收益与损失时在价值判断上存在不同主观倾向的问题,从考虑投资者有限理性与风险回避评估出发,利用 前景理论对 TOPSIS 法进行改进,进一步提出用于最优新能源大数据服务项目排序的综合评价方法。 最后,利用仿真 验证了所提出的综合效益评价方法的有效性。

  • 2021-06-22
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高维大数据流时间维度特征提取方法仿真

传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题,提出高维大数据流时间维度特征提取方 法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值,结合熵值法与多层增量特征提取方法,完成高维数据的初次提取,确定样 本类型,将数据纳入大数据信息流时间性算法,实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示,上述方法在提高大数 据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势,同时能够显著实时更新数据特征,实用性较强。

  • 2021-06-22
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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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