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新能源汽车制动系统的发展趋势

新能源汽车制动系统的发展趋势.pdf新能源汽车制动系统的发展趋势.pdf

  • 2021-12-30
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新能源发电中电化学储能技术的发展与应用分析

新能源发电中电化学储能技术的发展与应用分析.pdf

  • 2021-12-30
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适用于新能源发电接入的日内滚动发电计划闭环控制系统

适用于新能源发电接入的日内滚动发电计划闭环控制系统.

  • 2021-12-29
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创世纪区块链:比特币的诞生

2008年11月1日,一封不起眼的帖子出现在一个秘密讨论群“密码学邮件组”里,帖子言论很大胆:“我正在开发一种新的电子货币系统,采用完全点对点的形式,而且无需受信第三方的介入。”帖子署名中本聪(Satoshi Nakamoto)。 中本聪这封邮件并没有得到其他人过多的关注,但这并没有影响中本聪的规划,2009年1月3日,中本聪将自己的思考真正落地,他在赫尔辛基一个小型服务器上创建、编译、打包了第一份开源代码,尽管这份代码非常简陋,至今被很多程序员嘲笑,然而它还是正常运行了SHA256运算、RIPEMD-160运算,写入版本类型、Base58编码,在UTC(世界协调时间)2009年1月3日18点15分创建了比特币世界的第一个区块(block),这一天被比特币信徒称为“创世日”,而这个区块也被称为“创世块”,中本聪则成了创世主。

  • 2021-12-29
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区块链与比特币:青出于蓝?

区块链(Blockchain)技术的产生发展离不开比特币,只要谈及区块链,比特币就是始终绕不过去的话题。因为比特币以区块链技术为底层技术,是基于区块链而诞生的,并且比特币的发展也源于区块链的造势;而源自比特币的区块链技术,能被世人广为熟知又得归功于比特币。这两者究竟是何关系?下面将从三点阐明区块链与比特币的联系与区别:

  • 2021-12-29
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区块链工作原理:信用的机器

互联网更擅长的是“信息共享”而非“价值转移”。现实生活中,为了实现在互联网上的“价值转移”,出现了很多中心化的第三方或者政府信用背书的中介机构。因此,在“信用”问题上,我们似乎别无选择,只能信任这些机构。

  • 2021-12-29
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区块链共识机制:从拜占庭共识谈起

区块链技术的伟大之处,就是它的共识机制在去中心化的思想上解决了节点间互相信任的问题。区块链拥有众多节点并达到一种平衡状态是因为共识机制,尽管密码学占据了区块链的半壁江山,但是共识机制才是让区块链系统不断运行下去的关键。

  • 2021-12-29
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区块链+互联网:互信社会

区块链和互联网之间的关系一直存在争议,有人说区块链是互联网的2.0,将引发一场新的伟大革命;有人则说区块链只是互联网长河中的一个小支流,它的革命性被高估了。 整体来讲,区块链技术带来的变革被笼统地分为三类,虽然这种划分并不一定准确,但基本上被业界广泛认可:

  • 2021-12-29
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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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