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科技时代下智能家居产业的发展展望

智能家居是物联网应用中的朝阳产业,在技术的驱动下,家居生活正在不断走向智能化。据预测,未来五年(2019—2023 年)中国智能家居市场规模正将以每年 30%~40%速度增长,2020 年将达到 2000 亿元以上,2023 年中国智能家居市场规模有望突破 5000亿元,国内的智能家居行业已经进入发展快车道。

  • 2021-06-21
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不同大气强迫数据集对流域地表温度模拟的影响

为探讨不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响,基于不同大气强迫数据集(CMFD, GSWP,CRU -NCEP)和通用陆面模式 CLM 5.0,对黄河流域上中游冬、夏季地表温度的多驱动输出模拟结果 进行对比分析。 结果表明:① CLM5.0 模式对地表温度具有良好的模拟性能;② 3 种强迫数据集中,CMFD 数 据集驱动模式得到的夏季地表温度结果最好,偏差为 0.54 ℃,均方根误差为 0.63 ℃,相关系数为 0.95;③ GSWP 数据集驱动模式得到的冬季地表温度结果最好,偏差为 0.87 ℃,均方根误差为 1.24 ℃,相关系数为 0.95。 因此,不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响较大,在后续预测未来气候和水文过程时 有必要选择最优大气强迫数据集驱动陆面模式。

  • 2021-06-21
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南京地铁线网指挥中心大数据平台架构

城巾l轨道交通系统是城市信息化程度较高的‘部分,随着规模化和网络化发展,因其自身数据富集的优势,使得以数据为驱动的交通管摔技术被广泛应用。建立科学、智能、可扩展的大数据甲台,是城市轨道交通大数据资产有效管理和利用的重要保障。从城市轨道交通数据伞生命周期特点和线网指挥中心业务需求出发,以南京地铁为例,探讨城市轨道交通大数据平台架构,重点分析存在的难点及应对策略。从数据采集、数据治理、数据仓库的物理架构设计和逻辑架构设计、应用系统支持、数据安全等几个方面,给出大数据平台的架构方案。

  • 2021-06-21
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大数据赋能_应急治理场域的优化

应急治理关乎公众生命健康和社会秩序良性运行,是国家治理体系的重要部分。大数 据技术具有规模性、价值性、高效性和多元性的“4V”特征,能够为应急治理提供科学防控、精准施 控的技术支撑。围绕大数据赋能应急治理场域的研究视角,构建以“价值—技术—制度”为核心的 整体性分析框架,剖析治理过程中呈现出的治理主体单一的公共价值失调、信息封闭式传达与科层 制格式化运转失灵等问题表征,透视大数据赋能在应急治理场域中的治理主体从单向管理转向协同 治理、政务信息从封闭式管理转向开放治理、治理目标从政绩驱动型转向服务型、决策重点从格式化 管理转向源头治理的优化逻辑,并提出多元主体共治、保障信息公开和规范权力运行的实践路径。

  • 2021-06-21
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基于地质大数据的中国锑矿空间分布规律定量研究

大数据正在开创地学研究新途径,将传统的定性地质研究方法推向定量研究的高度。锑矿是中国的传统优势矿产,但目前已有赖于进口,成为典型的关键金属(Critical Metal)。文章基于锑矿地质大数据,系统展示中国锑矿在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级成矿区带的空间分布特征,总结中国锑矿的空间分布规律,定量分析中国省、市、县级及Ⅲ级成矿区带的锑矿成矿密度、成矿强度。研究表明,中国锑矿在各成矿域中均有分布,华南成矿省集中了全世界59%以上的资源储量,是中国锑矿最重要的成矿区域。中国锑矿以湖南省数量最多、成矿强度最大;按地级市统计,以广西河池市锑矿床数量最多,以湖南娄底市锑矿成矿强度最大;按县级统计,以河池市南丹县锑矿床数量最多,娄底市泠水江市锑矿成矿强度最大,达3330 t/km2;按成矿区带统计,江南隆起西段成矿带(Ⅲ-78)锑矿产地数量最多、成矿密度最大,湘中—桂中北成矿带(Ⅲ-86)成矿强度最强。随着勘查工作的进展,新增资源量不断向湖南板溪、龙山等危机矿山深部及西藏等西部地区转移,今后锑矿地质找矿和矿业开发的重点也将向重要矿区深部及中国西部地区转移。

  • 2021-06-21
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粗糙集下网络大数据混合属性特征检测仿真

由于网络混合属性集的冗余数据量多,影响数据检测的查全率,为此提出结合粗糙集理论的网络大数据混合属性特征检测方法。首先构建一个四元组,利用四元组的任意邻域信息测算其长度函数,以判断信息特征的相似性,结合粗糙集理论求解相似信息特征的邻域熵,以检测并分类重复数据属性。为优化数据分类效率,引人支持向量机分类思想,将大数据混合属性的分类问题变换为线性可分问题,实现网络大数据混合属性特征检测与分类。实验结果表明,所提方法能够有效根据数据特征筛选出无关数据信息,使用经过训练后的分类装置对约简后的特征集进行分类,与基于特征和分类器参数组合优化的网络属性特征检测方法比较,证明了所提方法的有效性,为网络大数据混合特征检测技术提供一种新的有效解决方式。

  • 2021-06-21
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生物医疗大数据隐私安全保障机制研究

在大数据产业发展的背景下,医疗卫生领域也开始探索生物医疗大数据的新用途、新价值。 随着生物 医疗大数据在临床治疗与科学研究中的应用,相应的数据安全隐患也随之出现,其隐私安全保障问题开始引起人 们的重视。 为了降低隐私泄露的风险,加强人们对生物医疗数据的保护意识,需要从数据的生命周期角度出发, 在采集、存储、访问、应用、共享、销毁这些阶段,对生物医疗大数据的操作、管理行为进行规范,并初步搭建了一个 大数据云平台来实现电子数据的安全保障。

  • 2021-06-21
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生物医学大数据共享中的_信任_与_配享信任_

当代大数据驱动的生物医学研究.需要在采集、汇聚并共享利用研究参与者(患者)的大量敏感数据的基础上进行。这些数据可以来自不同机构、地区,甚至不同国家。信任缺失问题阻碍着数据共享和利用。在规范层面,维持或重建信任必须做到配享信任,尽管配享信任不一定蕴含着获得信任。传统人际间信任蕴含一定程度的不透明,但配享信任蕴含透明、可审计等要素,实现配享信任首先要求承认不信任的合理性,进而通过实现透明、可审计等不要求传统信任的方式,辩证地重建信任。区块链技术以其“去信任”特征而能够帮助建立极高程度的配享信任,从而重建信任。

  • 2021-06-21
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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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