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中国汽车工业协会2020年汽车产销数据及汽车工业运行情况

公布2020年销量数据显示,我国汽车生产与销售分别完成2522.5万辆和2531.1万辆,较2019年同比下降2%和1.9%。 其中,乘用车产销1999.4万辆和2017.8万辆,同比下降6.5%和6.0%

  • 2021-04-20
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合作伙伴白皮书

本文阐述了阿里云的概况,分析了其产品、平台、解决方案、政策。

  • 2021-04-20
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区块链WeDPR隐私保护白皮书

WeDPR是一套场景式隐私保护高效技术解决方案,依托区块链等分布式可信智能账本技术,融合学术界、产业界隐私保护前沿成果,兼顾用户体验和监管治理,针对隐私保护核心应用场景提供极致优化的技术方案,同时实现公开可验证的隐私保护效果。 WeDPR由微众银行自主研发

  • 2021-04-20
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生物药研发企业财务建模-在不确定环境中发掘价值

财务模型往往在商业决策中扮演重要的角色。通过一系列假设,财务模型可以考量不同的商业方案,分析其风险,帮助获取最优的财务回报解决方案,并同时帮助了解资源限制的影响,以做出最有效的商业决策。本文中,我们通过一个实际案例,阐述财务模型在企业投资和运营管理中发挥的作用,总结普华永道经验,为您的商业决策提供启发,助力您的商业发展

  • 2021-04-20
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未来银行2.0-零售银行转型咨询服务解决方案

未来银行应该是什么样的?相信这是一个萦绕在每一位银行业从业人员的命题。伴随着大数据、人工智能、云计算、5G等技术的飞速发展,未来的银行必然更加智能、开放、灵活,与客户场景深度融合,围绕客户需求和客户体验不断提升服务能 力和服务效率。

  • 2021-04-20
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FTTR技术白皮书

光纤接入以及其它网络基础设施的不断提升,为互联网业务的繁荣提供了坚实的信息底座。与此同时,创新的业务应用也层出不穷,超高清视频、云 VR、云游戏、线上教育、远程办公等,对网络的带宽、时延、抖动等提出了越来越高的要求,这驱使着用户对宽带套餐的需求不断向上迁移。截止 2019 年 12 月底,国内三家基础电信运营商的固定互联网宽带接入用户总数达到 4.49 亿户,其中,100M 及以上接入速率的用户为 3.84 亿户,占比85.5%,1000M 以上接入速率的用户也达到了 87 万户,全国已有 29 个省的 59 家省级运营商实现了千兆业务商用。针对河北电信 198 万家庭宽带用户的统计分析,也显示了同样的趋势:200M 宽带已成为基础套餐(用户占比 68%)。

  • 2021-04-20
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2021中国智能语音行业解决方案及服务商品牌测评报告

随着市场参与者不断入局智能语音赛道,服务商在细分领域垂直发力,智能语音产品及解决方案呈现多元化趋势。资本方面,行业头部服务商融资接近尾声,智能语音上市热潮即将来临。然而从行业视角来看,语音赛道整体盈利并不理想,尚有较大成长空间。

  • 2021-04-20
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2020应用内竞价广告变现指南

应用内广告是移动应用变现的重要来源之一。发布商想要最大化提升广告收入,除了需要制定有效的变现策略,还需要考虑采用新的技术,而应用内竞价被认为是广告变现的未来。随着应用内竞价的落地应用,越来越多的发布商正在拥抱这项新技术。本指南旨在全面解析应用内竞价技术,为您提供更高效的变现方案和行动建议。

  • 2021-04-20
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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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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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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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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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