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施耐德电气:数字化赋能绿色智能制造高管洞察2023

施耐德电气:数字化赋能绿色智能制造高管洞察2023,施耐德电气:数字化赋能绿色智能制造高管洞察2023

  • 2024-05-06
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生态建设势在必行- 金融服务业数字化转型

金融服务业的数字化转型已扩展至更广泛的生态系统中,催生了新进参与者且角色发生了转变。这些生态系统与由不同参与者组成的动态价值网络共同演变,参与者通过复杂的合作、竞争和创新模式创造价值。数据政策对这些生态系统中不同参与者的角色、责任、机遇和价值链定位具有重大影响。

  • 2024-04-30
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上海市智能网联汽车发展报告(2023年)

智能网联汽车是全球汽车产业发展的重大战略方向,也是制造强国、交通强国、网络强国和数字中国的战略交汇点,更是全球科技界、产业界竞争的新赛道。

  • 2024-04-30
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全球数字平台治理最新发展态势(2023年)

人工智能牵引智能时代加速到来,各类技术涌现以及众多企业接力创新的过程中,将给产业发展带来巨大的乘积效应。数字平台的竞争也随之呈现出新的特点:一是数据层面竞争更为激烈及由此引发的争议更为频发;二是闭源与开源两种创新模式竞合发展;三是超级平台企业成创新与价值网络的核心节点。

  • 2024-04-30
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全球动力电池产业链可持续发展评估-BCG

得益于新能源汽车、储能等下游应用场景爆发式增长的驱动,全球锂电池产业正在蓬勃发展。预计到2030年,全球锂电池的需求规模可达4太瓦时(TWh)。其中,中国作为全球锂电池产业最大需求及供给市场将持续领跑产业变革;与此同时,欧美在减排目标、能源转型等强需求下贡献出更多的增量驱动,并重塑全球市场供需格局;以东南亚、印度及中东为代表的新兴市场也正进入快速成长阶段,积极参与到全球锂电池供应链体系中。 当前,中国在锂电池产业链各关键环节依旧发挥着主导作用,但正面临着市场竞争加剧、企业盈利承压和地缘政治风险加大等挑战。

  • 2024-04-30
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智能化测绘的混合计算范式与方法研究

传统数字化测绘产品在数字经济、数字治理与数字生活等方面发挥着越来越重要的时空基底和关键生产要素作用,但其精细程度、更新周期、服务方式难以满足数智新时代下的高质量发展需求。因此,迫切需要实现数字化测绘到智能化测绘的转型升级,通过构建新型时空新型基础设施以全方位提升高品质的时空信息供给能力、高层次的时空数据分析能力以及高水平的时空知识服务能力。本文从测绘自然智能与人工智能结合的必要性分析出发,首先讨论了测绘智能计算的基本概论及内涵,然后提出了智能化测绘的KDAS混合智能计算新范式并梳理了其构建基本任务,最后从感知、认知、表达与服务四个维度研究并系统阐述了智能化测绘的混合计算研究方法,为混合计算赋能智能化测绘知识体系松建以及产业发展升级指明了基本研究方向。

  • 2024-05-06
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全钒液流电池储能专题:海阔天空,不同“钒”响 安信证券

全钒液流电池具备本征安全、长寿命、灵活、资源自主可控、绿色环保等多方面优势,主要适用于大规模、中长时储能场景。

  • 2024-04-30
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理论创新引领下的智慧城市技术赋能

郭仁忠院士以我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,自然资源系统必须优化国土空间格局,更好支撑高质量发展为引言,以数据和实例进行分析,揭示了目前国土空间规划存在的若干问题,提出了在高质量发展的理念指引下如何使规划更科学合理的发展命题。

  • 2024-04-30
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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

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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