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2025年新型电力系统规模化储能态势感知研究与应用报告

随着新型电力系统等新兴产业的持续发展,对大容量、强续航能力、长循环寿命和高可靠性的规模化储能系统需求不断提高。

  • 2025-12-03
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2025年中国户用储能行业出海研究报告

中国户用储能行业在全球能源转型和新型电力系统构建中扮演着日益重要的角色。 随着全球对可再生能源需求的增长以及各国对能源 独立性和电网稳定性的重视 ,户用储能系统已成为能源领域的热点。 中国企业凭借其在技术、成本和产业链方面的优势 ,正积极拓展 海外市场 ,推动中国户用储能的全球化进程。

  • 2025-12-03
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2025面向未来的中国数据中心:绿色低碳与高可靠性白皮书

在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下,数据中心作为算力基础设施的核心载体,已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。

  • 2025-12-03
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2025年中新绿色产业投资合作年度报告

在全球共同推进碳中和的进程中,绿色产业已成为国际合作格局的关键领域。 值此 之 际 , 《 中 新 绿 色 产 业 投 资 合 作 年 度 报 告 ( 2 0 2 5 ) 》 的 发 布 , 恰 为 两 国 企业、投资者与政策制定者提供了一份及时、系统且具操作性的参考。

  • 2025-12-03
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2026年媒介趋势报告:算法时代的人性真相

几年前,媒介生态似乎被少数社交、购物、搜索与视频平台主导--它们掌握了绝大部分受众数据与广告预算。 随后,颠覆者出现:TikTok 重塑了人们发现文化的方式,OpenAl等将“搜索”与“答案生成”之间的界限模糊化。曾在2010年代看似稳固的确定性,瞬间显得脆弱。

  • 2025-12-03
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十年航运数据洞察白皮书(2015-2025)

行业稳步增长,进出口总量持续攀升,中国港口体系迅速完善,为区域贸 易奠定了坚实基础。具体表现在: ? 口岸吞吐与物流通道持续扩能,若干年份内中国主要港口的集装箱 吞吐量实现稳健增长,推动港口群体化与枢纽化发展; ? 航线网络不断增密、新开航线与短驳班列数量显著上升,缩短了节 点间联通时间并提升了转运效率。

  • 2025-12-03
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无线经济发展研究报告(2025年)

无线经济作为数字经济的关键构成,是创新活力最盛、增长势 头最猛、辐射范围最广的领域之一,在强化数字经济发展新动能、 夯实发展韧性、推动经济实现良性循环方面作用显著,更是推动产 业深度转型、拓展经济增长空间的重要依托。回顾 2024 年,我国无 线经济整体规模持续攀升,在移动通信、低空经济、卫星互联网、 智能网联汽车、具身智能等领域成果丰硕,从技术创新到产业落地, 无线经济正以多元场景应用推动数字经济与实体经济深度融合,在 塑造中国产业发展新优势中发挥了重要作用

  • 2025-12-03
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农业大数据与智慧农业建设

农业大数据是智慧农业的业务基础政府、企业管理模式创新依赖农业信息大数据大数据带来三大思维变革 逻辑云模式下农业大数据对智慧农业建设的决策支持农业大数据与跨界融合的云模式转型与智慧农业建设模式

  • 2025-12-03
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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2025全球人工智能展望报告

2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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