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2023汽车行业分析蓝皮书:用户洞察篇

国家持续释放积极政策、车企优惠不断,推动行业企稳,新能源加速发展,渗透率进一步提升。2023年以来,汽车行业整体用户舆情声量逐渐 攀升,智能化、外观、电池等关注度提升。用户投诉较去年明显增多,新能源尤其显著,承诺不兑现是痛点。

  • 2024-04-03
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分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告 2023

随着我国数字经济规模总量的不断攀升,实体经济、数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施,已成为全社会数字化转型的重要基石。

  • 2024-04-03
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绿色江南:2024化肥行业A股上市公司碳排放信息披露观察报告

2022 年 8 月,绿色江南公众环境关注中心(以下简称“绿色江南”)对江苏华昌化工股份有限公司进行现场实地调研,针对现场存在的环境问题,绿色江南向江苏各生态环境部门递交现场调研报告。经在地生态环境部门调查核实,要求该企业立即整改并罚款 29 万元1。除华昌化工外,近年来绿色江南在全国范围内共开展一千多次污染源实地调研,其中涉及多家化肥企业。

  • 2024-04-03
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通信行业深度报告:智能汽车:算力与智能化融合,技术与价值量共进

数字化驱动智能汽车发展。①汽车加速数字化,提升企业价值;②智能硬件软件替代传统发动机, 整车价值提升;③智慧交通空间扩大,道路数字化成新趋势。华为汽车构建智能解决方案,以“平台+生态”战略推动智能化,构建七大解决方案。

  • 2024-04-03
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常见的特征选择或特征降维方法

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。

  • 2024-04-03
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石油石化行业双碳视角看氢能之一:氢作为能源载体的中长期投资机会凸显-20220412-国信证券-39页

氢的中长期政策明确。中国作为世界第一大产氢国,氢能产业正在迅速发展。《氢能产业发展中长期规划(2021-2035 年)》补齐了我国氢能顶层设计“1+N”中的“1”,意义在于从国家层面给予产业一个“身份证”。作为国家中长期氢能顶层规划,氢能“1+N”政策体系将逐步完善。

  • 2024-04-07
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碳排放计算完整版项目报告(报批通过稿)

碳排放计算完整版项目报告(报批通过稿),碳排放计算完整版项目报告(报批通过稿),碳排放计算完整版项目报告(报批通过稿)

  • 2024-04-07
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碳中和下石化行业转型升级之路:节能减碳、布局新能源产业链-海通证券

碳中和背景下,石化企业节能降碳,布局新能源产业链,包括新能源供应(光伏、风电、氢能等)、新能源产业链上游材料生产等。(1)上游油气企业:打造综合能源供应商;(2)轻质化:布局氢能产业链;(3)炼化企业:节能降碳,布局新材料

  • 2024-04-07
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竞争对手分析

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

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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