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德勤:追求卓越的内部审计

内部审计从来没有像这样强烈的处在即是内控监督者又是价值增值的企业顾问的状态。在另外的指标中,这些也被相互关联的健全制度和风险管理所清晰的阐述着。问题的核心是独立内部审计的作用怎样才能最有效的发挥。管理是出于对企业的忠诚度还是满足自己的期望还是这些获得投资者的明确支持,将取决于内部审计的价值。

  • 2023-04-14
  • 阅读893
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  • 20页
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平板太阳能集热器现状及未来发展浅析

本文综述了平板型太阳能集热器的发展现状,对平板型太阳能集热器的国内外市场进行了分析,并分析了平板型太阳能集热器的技术优势和有待解决的问题,展望了平板型太阳能集热器的市场前景。

  • 2024-01-19
  • 阅读954

城镇污水处理厂碳源开发与利用试验研究_任健(82页)

全国约三分之一的城市污水存在碳源不足的问题?某些污水处理厂采用化学除磷工艺也难以实现氮磷指标的达标排放。本论文以初沉污泥为底物?采用两级完全混合水解酸化工艺进行碳源开发

  • 2024-03-21
  • 阅读773
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  • 82页
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城镇污水处理厂碳中和技术及案例_唐娇娇

污水是资源与能源的载体,蕴含着极大的化学能和热能,传统污水处理过程以能消能,处理过程能耗高且释放温室气体。在碳中和背景下,我国城镇污水处理厂实现碳中和运行,在能源自给、降低温室气体排放等方面具有潜力,成为城镇污水处理厂转型的热点。

  • 2024-03-21
  • 阅读751
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中国工业园区低碳发展路径研究_郭扬

中国政府承诺CO2排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。在工业部门深化应对气候变化和全面推进绿色转型的背景下,数量庞大的工业园区已然成为“十四五”乃至今后一个时期工业领域实现科学、精准碳减排的关键靶点。本研究首先剖析了中国工业园区低碳发展面临的挑战与机遇;进而以2015年为基准年,面向2035和2050年美丽中国建设两阶段战略目标,研究提出了工业园区碳减排的目标、路径和潜力,以期为园区深化低碳发展提供决策参考。研究显示,2015年中国工业园区CO2排放总量约为28亿吨,占全国总排放量的31%。通过产业结构调整、能效提升、能源结构优化、碳捕集等低碳路径,2015—2050年全国园区预期可减排CO218亿吨,在2015年基础上减排60%以上;其中,2015—2035年减排8亿吨,2035—2050年减排10亿吨。

  • 2024-04-10
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中国公共云,堵在哪、怎么解?

公共云强大与否,影响算力产业健康发展,影响软件产业创新节奏,影响人工智能军备竞赛。积极信号是,政策研究方正在对中国公共云的发展路径给出建议

  • 2024-04-10
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ABB新一代数字技术智慧能源管理系统简析

分析未来建筑能源系统面临能源结构革命和数字化升级的新挑战,利用新一代数字技术,针对建筑群或商务园区,开发了智慧能源管理系统,助力打造绿色低碳、安全可靠、智能高效的智慧建筑能源系统,并通过案例分析智慧能源管理系统带来的实际价值。

  • 2024-04-22
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传感器在现在军事中的运用

技术是当今世界令人瞩目的高新技术之一。为了增强人们对传感器及其技术的重要性的认知,阐述了军用传感器在武器装备中的作用、地位与国内外发展趋势,论述了高技术战争需要新型传感器,高技术武器装备发展对传感器技术的更高的要求,提出了传感器发展思路、发展重点发展措施与建议。

  • 2023-12-07
  • 阅读1033
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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