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中国数字乡村发展报告(2019)

当前,新一代信息技术创新空前活跃,不断催生新产品、新模式、新业态,推动全球经济格局和产业形态深度变革,为数字乡村发展创造了前所未有的重大机遇

  • 2023-04-26
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低功耗物联网智能终端通信技术研究报告

本研究报告针对电池驱动的各种低功耗无线通信终端展开,着重于最后一公里低成本,低功耗“万物互联”通信需要。包括远距离有源RFID(身份识别),特别是对处于静止或快速移动海量电子标签的身份识别、各种智能化管理中传感器数据的实时采集、各种设备的实时控制、RTLS(实时定位)、以及在“无网无电”场景中实现超远距离、超低功耗双向通信、以及低功耗智能终端之间的信息中继。 本研究报告可为各行各业物联网低功耗通信应用及相关标准制定提供参考。

  • 2023-04-26
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《2021年世界发展报告》(核心信息)

《2021 年世界发展报告:让数据创造更好生活》力求回答两个根本问题。首先,如何通过数据来更好地推进发展目标?其次,需要做出何种数据治理安排来支持以安全、道德和可靠的方式生成和使用数据,同时让数据公平地造福于所有人?

  • 2023-04-26
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中国数字经济就业发展研究报告:新形态、新模式、新趋势

本报告版权属于中国信息通信研究院政策与经济研究所,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院政策与经济研究所”。

  • 2023-04-26
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【艾瑞咨询】2023年中国AIGC产业全景报告:日就月将,学有缉熙于光明

ChatGPT的火爆出圈在世界范围内掀起了一股AIGC热潮。短短数月内,产学研各界追随OpenAI的脚步竞相发布预训练大模型,数以千计的AIGC应用也破土而出,AI乃至整个数字经济产业的上空响起阵阵春雷,变革大幕已徐徐展开。对此,艾瑞发布《2023年中国AIGC产业全景报告》,立足AIGC于整个数字产业之“变”与“新”,洞察AIGC产业链各环节的发展现状与关键问题。希望通过本报告,为读者呈现中国AIGC产业发展进程、产业全景、与各产业联动发展机遇的多维视角,欢迎各界探讨指正。

  • 2023-08-28
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2022中国电力产业数字化研究报告

电力行业是碳减排的关键,电力数字化是推动碳达峰、碳中和目标如期实现的重要一环。传统电力产业“发-输-变-配-用”各节点彼此孤立,难以协同,导致电力生产效率低,难以产生高经济效益。5G、AI、大数据、IoT等数字化技术与日常生产、经营、管理等各环节融合,不仅能有效助力电力企业减少各生产环节的冗余性,构建安全可控、绿色低碳、高效敏捷的综合性能源基础设施,最终实现绿色能源运用;同时也成为能源生产结构、存储形式、分享机制及消费模式变化背景下的破局之道。

  • 2023-06-21
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银行家算法代码报告

我们可以把操作系统看成是银行家,操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金,进程向操作系统请求分配资源相当于用户向银行家贷款。操作系统按照银行家制定的规则为进程分配资源当进程首次申请资源时要测试该进程对资源的最大需求量,如果系统现存的资源可以满足它的最大需求量则按当前的申请量分配资源,否则就推迟分配。当进程在执行中继续申请资源时,先测试该进程已占用的资源与本次申请的资源数之和是否超过了该进程对资源的最大需求量。若超过则拒绝分配,若没超过则再测试系统现存的资源能否满足该进程尚需的最大资源量,若能满足则按当前的申请量分配,否则也要推迟

  • 2023-10-16
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需求响应基本概念

电力需求侧管理概念引入我国已有20多年,它对我国节能减排和经济发展发挥了重要作用,但需求需求响应作为需求侧管理的一个特殊领域在我国尚处于起步阶段。 需求响应是一种以大数据为基础、以包括云服务在内的现代信息通信技术为手段,有巨量用电单位集体参与的用电与供电之间双向互动的有计划的项目活动,其目的是实现用电高峰期区域电力最高负荷的削减。 需求响应本质上是一种用电负荷精细化管理方法,通过对企业的各种负荷的使用情况、历史数据或即时数据以及企业用电模式等进行精细分析,在企业内部寻找在用电高峰期被浪费掉的、可以调控的、可以节省的的负荷,把这些负荷分门别类与调控模式联系起来、储备起来,在电力高峰时使用。

  • 2024-03-11
  • 阅读243
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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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