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仲量联行-中国企业不动产管理图鉴-2022.10-28页

过去几年,许多大型企业已经开始专设企业不动产(Corporate Real Estate, 以下简称“CRE”)部门,越来越多的企业也开始关注CRE的理念和知识体系。因此,今年我们专门发布了行业首个CRE调研问卷,撰写白皮书探讨国内企业CRE管理的模式和未来方向。

  • 2022-11-10
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2022新青年消费图鉴-克劳锐-2022.10-50页

上世纪80年代出生后人群已过四成,具备独立消费能力的新青年人群占人口总数超三分之一,除高龄人群以及儿童外,新青年群体在具备消费以及高消费能力的人群中占比甚至超过5成。而新青年群体中Y世代群体从规模上属于消费主力军,朝气蓬勃的Z世代群体也是消费市场中的重要角色。

  • 2022-11-10
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2022-2023中国整体报酬趋势和洞见-Mercer-2022.9-30页

2022-2023中国整体报酬趋势和洞见-2022-2023中国整体报酬趋势和洞见-2022-2023中国整体报酬趋势和洞见-2022-2023中国整体报酬趋势和洞见-

  • 2022-11-10
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德勤-中国建筑行业2021年度回顾及未来展望-2022-60页

我们欣然呈列《中国建筑行业2021年度回顾及未来展望》,我们旨在通过对全球建筑行业的总体概况分析,并重点分析中国建筑行业2021年度的表现及未来的展望,帮助您了解和评估未来几年中国建筑行业的相关挑战和机遇,本出版物还考虑了位于不同国家的德勤专业人士的意见和建议。

  • 2022-11-10
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毕马威-2022年香港私人财富管理報告-2022-46页

第七份《香港私人财富管理》年度报告由私人财富管理公会(PWMA)和毕马威中国合著,共同提出了对当前形势的深度见解,并剖析行业如何继续应对持续的挑战。本报告亦同时围绕科技、监管和人才等重要议题,探讨相关增长机遇和发展趋势。

  • 2022-11-10
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德勤:2022技术趋势

《2022 年技术趋势》将自动化视为可持续发展和增强基础运营的新关键,同时说明了自动化反过来将如何促进员工升级价值链,专注于解决更有价值的问题。

  • 2022-11-21
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量子信息技术发展与应用研究报告(2021)

为对量子信息技术总体发展态势、三大领域研究与应用进展情况和热点问题,及技术演进和应用前景等进行持续跟踪研判,我们组织研究编写了 2021 年版《量子信息技术发展与应用研究报告》,供业界参考。

  • 2022-11-21
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10个看得见的成功指标让数字化转型不再摸着石头过河

到如今,市场正在大幅从成本控制战略转向积极的增长战略。组织及其相关利益干系人必须调整与新的业务目标相一致的关键成功指标。

  • 2022-11-21
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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

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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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