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白宫报告:人工智能、自动化与经济

人工智能(AI)技术及相关领域的进步为一些核心领域的发展提供了新的市场和机遇,如健康、 教育、能源、经济包容性(社会与经济的协调发展、可持续发展)、社会福利和环境等。近几 年,机器在执行与智力相关的特定任务时的表现已经超越了人类,例如在图像识别方面。行 业专家预计,未来几年特定人工智能领域的快速发展仍将持续下去。在未来 20 年内,人工 智能虽然还不能全面取代人类,但至少在越来越多任务上的表现会接近或超越人类

  • 2022-01-04
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中国实现全球5G创新领先地位的关键举措

中国在技术和创新领域的显著增长彰显其在数字化领域成为全 球领先者的决心。作为一项创新使能者,移动技术已成为中国 希望能够主导的一个重点领域,之前在3G和4G时代,中国就积 极跟进并希望在全球标准中发挥更大影响,但尚未实现领导地 位。中国很早就开始参与5G标准化流程,这将令其获得产生国 际性影响的优势,并在国内产生显著的经济影响。

  • 2022-01-03
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计算机行业深度分析:边缘计算,5G时代新风口

边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁。边缘计算(Edge Computing)是在靠近物或 数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提 供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐 私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁,使能智能资产、智能网 关、智能系统和智能服务

  • 2022-01-03
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新“两弹一星”:5G与国产化引领科技立国时

我们以中美贸易争端每一次重要升级事件为节点,将贸易战分为五个阶段,并详细对比每一 阶段内同期上证指数、中信计算机指数与 5G、云计算、自主可控、医疗信息化等内需行业 核心标的涨跌幅,可以得出以下结论:

  • 2022-01-03
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科技强国篇之AI+专题系列二:人工智能显身手,AI+医疗生态遇曙光

2017 年 12 月 8 日,中国平安旗下子公司平安好医生与拥有世界顶尖智能语音识别技术的高 新技术企业云知声成立合资公司—上海澔医智能科技有限公司,双方将在移动端、家庭终端 等多端,全产业链布局医疗人工智能,解决中国医疗资源不足和高效连接的问题。

  • 2022-01-03
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华为的AI野望—任正非心中真正的大产业

随着 9 月份以来 A 股的强势反弹,TMT 板块再次成为市场的焦点。我们近期连续发布了《鸿 蒙的野心》、《鸿蒙出世、华为纪元》、《华为:鲲鹏展翅,壮志凌云》、《IT 国产化三大主力军 梳理》、《华为的矛与盾》等报告,为投资者梳理了华为的 5G 与国产化两大战略,以及由此 带来的投资机会。9 月 18 日,2019 华为全联接大会于上海召开,大量 AI 相关产品在会议期 间展出,让我们第一次近距离了解了未来华为极为重要的战略和方向——人工智能!

  • 2022-01-04
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虹软科技抢跑科创板,视觉人工智能行业怎么看?

2015 年人工智能成为市场热点,相关产业正式被提上国家层面战略,各地政策措施逐渐出 台,商业成熟度不断提高,视觉人工智能作为各类人工智能应用基础支持技术,开始广泛应 用于各类人工智能细分领域,包括驾驶、家居、保险、零售、金融等。通过各方面的资源整 合,视觉人工智能行业市场规模持续增长,集聚效应逐步凸现,产业链日趋完善,相关应用 场景关注度日益提升。

  • 2022-01-03
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车联网,5G“头雁”展翅,新基建王牌登场

“城市病”久治不愈,时代呼唤交通出行的全新变革。迅速推进的城市化以及大城市人口的 急剧膨胀使得城市交通供给与需求的矛盾日益突出,“城市病”久治不愈。交通出行的问题 是政府一直在着力解决的重大民生问题,时代也迫切需要“更安全”、“更高效”的交通出行 体系。从经济效益角度来看。高德地图《2018 年度中国主要城市交通分析报告》显示,以 北京为例,人均年拥堵时间高达 174 小时。按照拥堵损失=城市平均时薪*因拥堵造成的延时 *人均全年通勤次数的计算公式测算,国内每年因为交通拥堵大概会造成 GDP 的 5%到 8% 的损失。更高效的交通体系意味着城市拥堵时间的减少,相对应的提升总的社会生产力和 GDP。从社会效益角度来看。世界卫生组织报告显示,中国每年有超过 26 万人死于交通事 故。通过提升整体交通体系的安全性,尽可能防范和降低交通事故的发生,是造福于民的大 事。

  • 2022-01-03
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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

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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