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2022生命科学年度创新白皮书

生命科学是一个古老的概念,始于远古时期,纵观人类文明的漫长发展史。曾经西方的观察和哲学参半、描述和思辨混合,古代中国的神农尝百草是生命科学,如今实验室中琳琅满目的仪器、试剂,计算机里复杂的数据、代码,也是生命科学。我们尝试从全球生命科学的发展脉络中去找答案,我们发现,无论远古的生命科学何等玄妙、现代的生命科学何等纷繁盘错,生命科学的本质始终都是观察生命现象,而生命科学的任务则始终都是为人与自然、人与他人、人与自身的可持续交互寻找更好的解决方案。

  • 2023-02-11
  • 阅读564

航空智能制造发展白皮书(2022)

航空工业是国家高端装备制造业和战略性新兴产业,其发展水平是国家工业基础、科技水平、国防实力、综合国力的重要标志和综合体现。如何在当今新一代信息技术与先进制造技术深度融合的时代背景下,加速推动航空装备研制与生产模式向数字化网络化智能化转变,发展先进航空制造能力,是航空智能制造创新发展的时代命题。为凝聚业界共识,汇集行业智慧,中国航空工业集团有限公司智能制造创新中心组织编制并发布本白皮书,旨在总结航空工业智能制造发展情况,探索发展愿景和重点发展方向,提出保障措施建议,以期与业界分享,共同推动航空智能制造创新发展,加速工业制造能力提升.

  • 2023-02-11
  • 阅读1372

工业元宇宙五大应用场景-案例集汇编

近年来,发展元宇宙成为世界各国抢占技术战略高地的共同选择。工业元宇宙通过跨界融合各类新技术,实现工业领域中“人,虚拟空间、初立容回”的虎实独时,夺百,跳合,具一个丁小计会的勘字化平行牢牢固,寻虑实井华,综合集成的新型工业数字空间。工业元宇宙在工业领域的应用将加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化转型,从根本上变革生产方式和资源组织方式。党的二十大报告中指出要推进新型工业化、加快建设制造强国、数字中国。在此背景下,系统梳理工业元宇宙应用场景,总结工业企业应用元宇宙技术的有效路径,研判其未来发展应用趋势,对“十四五”期间推进新型工业化、促进数字经济与实体经济融合,实现制造强国意义重大.

  • 2023-02-11
  • 阅读618

中国主要城市公园评估报告(2022年)

党的二十大报告首次从战略高度明确了生态文明建设对于“以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴”而言的新的使命任务,再次强调了大自然是人类赖以生存发展的基础条件。提出要持续推动绿色发展,明确“尊重自然、顺应自然、保护自然”是全面建设社会主义现代国家的内在要求。牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。

  • 2023-02-11
  • 阅读525

2022年中国企业智能财务年度调查

在充满不确定性的2022年,企业面对更加复杂严峻的经济环境与艰巨繁重的稳定发展任务。为科学推进财务数智体系建设、财务工作数字化转型、支撑财务职能拓展、推动财务信息化工作向更高水平迈进,财政部颁布了《会计信息化发展规划(2021-2025年)》,以及国资委颁布了《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》,给财务智能化快速发展做出了方向上的引领与政策上的支持。

  • 2023-02-11
  • 阅读512

2022年白领年终奖调研报告

2022年确定能拿到年终奖的白领占26.9%,相对2021年的36.6%、2020年的27.6%有所下降。此外,16.7%的白领表示年终奖“据说有,不确定”,而表示拿不到年终奖的白领占比38.2%,比2021年的32.6%有所上升。

  • 2023-02-11
  • 阅读461

云迁移质效优化优秀案例集

云计算作为数字化转型的技术底座,是企业数字化转型的必然选择。近年来,各行业企业上云进程不断深入,数据和核心应用逐步迁移到云端。然而,企业最初上云希望获得云计算的灵活性、创新性以及节省成本,但如果云迁移方式不当,云计算的效能可能无法实现。一方面,传统思路建设的虚拟化平台、laaS平台、PaaS平台侧重于单体系统建设的思路,企业缺乏整体的融合与创新。另一方面,当IT基础设施加速向云进化,企业应用系统需要现代化改造优化以适配云计算IT环境。

  • 2023-02-11
  • 阅读582

2023年银行业管理会计深化应用白皮书

近年来,我国银行业发展面临的内外部环境愈加复杂多变,受经济增长持续下行叠加新冠肺炎疫情等因素影响,经营情况普遍面临利差持续收窄,盈利水平持续下降的巨大压力。在这样的背景下,商业银行对构建管理会计,搭建价值管理体系,提升精细化管理水平的内在需求就更为迫切。

  • 2023-02-11
  • 阅读1298
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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