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充电桩行业深度报告:快充推动产业升级,未来市场空间广阔 中银证券

新能源汽车销量快速增长带动充电桩需求高增;头部整桩企业具备多重优势,有望优享海外市场增长红利;快充推动产业技术升级;模块环节快充和大功率是未来发展方向,头部企业技术领先;运营环节马太效应显著,随着经济性提升,头部企业盈利有望率先改善;维持行业强于大市评级。

  • 2024-03-21
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工业互联网技术产业创新报告

当前,全球工业互联网正处于以人工智能为代表的新一轮数字技术变革周期当中,新兴数字技术与传统工业体系的融合创新较以往更为活跃,越来越多的制造企业开始全力拥抱数字化浪潮、持续加大数字化转型的投入力度。在技术与市场红利的双轮驱动之下,新的产业空间正在被不断地创生出来,推动工业互联网技术产业的边界持续扩展延伸,智能装备、开放自动化、云原生工业软件及工业智能等新兴产业正在加速崛起,成为工业互联网发展的新的动力引擎。与此同时,工业互联网的产业格局也有望迎来调整重塑,多元企业主体将在更为复杂的市场环境与机遇窗口期之下展开角逐,既有老牌工业技术服务商全面转型传统产品与业务,利用已经建立的市场基础加快新产品的商业化,也有跨界数字技术服务商与初创企业充分利用技术优势,找准利基市场实现业务的扩张与渗透。

  • 2024-05-14
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中国数字化转型与创新评选2018-2023六年洞察报告

前,我国数字经济发展势头强劲,成为稳增长促转型的重要引擎。中国信通院数据显示,2022 年,中国数字经济规模达 50.2 万亿元,预计 2025 年我国数字经济规模将超 60 万亿元。在数字技术的推动下,产业变革加速演进、融合发展,企业不断探寻新的市场机遇和利润增长点,寻找符合自身特色的数字化转型道路。

  • 2024-03-14
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中国金融机构体系发展的进程

1952 年,国家又对继续营业的私营金融业率先进行社会主义改造,成立了统一的公私合营银行,成为中国人民银行领导下的办理私营工商业存贷款业务的专业银行。同时,中国银行从独立经营改变为与中国人民银行的国外业务局合署办公,交行与中国人民保险公司改由财政部领导,撤销了农业合作银行,农村合作社由中华合作联合总社华贵中国人民银行领导。

  • 2024-03-15
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证券期货业机构内部接口 证券交易

证券市场是由众多参与者进行数据交换的市场,交易电子化的发展潮流推动着市场参与者之间的数据交换也趋于数据电子化。然而,证券公司内部不同系统之间,证券公司与机构客户之间,证券公司与开放证券平台之间,在各自系统软硬件上存在差异性。当前信息系统数量众多,缺乏统一标准,数据共享难度大;系统架构相对紧耦合,市场技术就绪周期长,难以快速适应业务与管理创新变化。本文件通过全面梳理证券公司内部委托交易的关键业务流程与数据交换,研究证券公司内部委托交易信息交互的共性热点问题,从而快速建立统一、开放、灵活的委托交易数据接口。

  • 2022-12-09
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互联网平台“直播+”赋能研究报告

2020年,“数字化转型”成为热词,在万物互联的新时代,数字经济势不可挡。腾“云”驾“物”,用数据要素将人、企业、社会组织、政府部门重新联结,成为经济社会的全新底层支撑,必将推动经济实现新一轮快速发展。其中,直播所带来的蝴蝶效应旋风正席卷着各行各业,甚至地方政府官员也积极介入“直播带货”,成为不可忽视的社会现象。

  • 2021-04-16
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人工智能正解放化学家的双手

在化学合成领域,由于不同化学反应条件下的无穷变化,研究人员设计化学合成路线基本上还是依靠手工——在药物分子合成领域尤其突出。这就让化学合成更像一种“劳动密集型”工作。 但在人工智能时代,这种状况将逐渐成为过去。基于大数据与人工智能的计算机程序在辅助研究人员进行化学合成路线设计方面开始变得越来越成熟实用。

  • 2021-04-24
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赛迪白皮书中国生物芯片白皮书

生物芯片(biochips)系统是利用制作在基底上的微沟道实现特定功能的装置,微沟道的尺度一般在微米 量级。生物芯片根据生物分子间特异相互作用的原理,将生化分析过程集成于芯片表面,从而实现对 DNA、 RNA、多肽、蛋白质以及其他生物成分的高通量快速检测。狭义的生物芯片概念是指通过不同方法将生物 分子(寡核苷酸、cDNA、genomic DNA、多肽、抗体、抗原等)固着于硅片、玻璃片(珠)、塑料片(珠)、 凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。因此生物芯片技术又称微陈列(microarray)技术,含 有大量生物信息的固相基质称为微阵列。生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯片(microfluidics chip),亦称微电子芯片(microelectronic chip)即缩微实验室芯片,或者称为“微全分析系统”(uTAS, micro-total-analysis-system)。

  • 2021-04-17
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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