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2022生命科学年度创新白皮书

生命科学是一个古老的概念,始于远古时期,纵观人类文明的漫长发展史。曾经西方的观察和哲学参半、描述和思辨混合,古代中国的神农尝百草是生命科学,如今实验室中琳琅满目的仪器、试剂,计算机里复杂的数据、代码,也是生命科学。我们尝试从全球生命科学的发展脉络中去找答案,我们发现,无论远古的生命科学何等玄妙、现代的生命科学何等纷繁盘错,生命科学的本质始终都是观察生命现象,而生命科学的任务则始终都是为人与自然、人与他人、人与自身的可持续交互寻找更好的解决方案。

  • 2023-02-11
  • 阅读421

2022智能决策厂商全景报告

经济新常态下,精细化运营成为企业增长的关键动力,对决策质量提出了更高要求。同时,复杂多变的商业环境使决策约束条件不断增多,并对决策敏捷性提出了更高要求。因此,依靠业务规则和专家经验的传统业务决策愈发难以满足企业的需求,企业需要对决策方式进行升级。

  • 2023-02-11
  • 阅读361

2022中国智造观察报告

近年来,随着5G、AI等新一代信息技术与制造业的深度融合,中国制造业从高速增长转入高质量发展,应用范围向生产制造的核心环节不断延伸,有力支撑了制造业数字化、网络化、智能化转型升级,助力制造向“智造”转变,同时,中国制造品牌也借助抖音等新媒体平台实现品牌价值的传播和社会价值的传递。 针对中国“智造”产业的发展和格局变化,巨量算数着眼行业发展特征、用户变化及未来趋势,发布《2022中国智造观察报告》(,旨在从各方视角扫描市场,突出中国智造的成就,让用户切身感受“了不起”的中国智造。

  • 2023-02-27
  • 阅读269

2022年领导力前瞻——软件工程领导者的3大战略重点

2022年的脚步越来越近,虽然新冠疫情持续蔓延,不断给人类带来挑战,但我们知道,这其实是一个分水岭,人们日常生活、工作中的态度和常态已经发生了永久性的变化。

  • 2023-02-27
  • 阅读153
  • 下载0
  • 14页
  • pdf

2023年中国工业机器人行业研究报告

报告将立足于中国工业产业升级和智能制造的大背景,通过对供应端市场和产业链的剖析,结合投资视角,探讨工业机器人企业如何打造自身竞争力,赋能中国工业产业,给企业带来新的增长与转型机会,由此思考中国工业机器人行业的现状与未来趋势。

  • 2023-04-10
  • 阅读301

2023年中国AIGC行业发展研究报告

AIGC领域目前呈现出的内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业化水平越来越强等趋势,这使得AIGC在消费互联网领域日趋主流化,涌现了写作助手、AI绘画、对话机器人、数字人等爆款级应用,支撑着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。目前AIGC也正在向产业互联网、社会价值领域扩张应用。

  • 2023-04-06
  • 阅读310
  • 下载0

全球IT产业资讯简报(2023第11总58)

为深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,加大乡村清洁能源建设力度,助力全面推进乡村振兴,国家能源局、生态环境部、农业农村部、国家乡村振兴局决定联合组织开展农村能源革命试点县建设。现将《农村能源革命试点县建设方案》。

  • 2023-04-10
  • 阅读142
  • 下载0
  • 28页
  • pdf

全光运力研究报告

我国国民经济和社会发展“十四五”规划和 2035 远景目标纲要指出,要布局建设信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等新型基础设施。以千兆光网和 5G 网络为代表的网络基础设施是信息基础施的重要组成部分,其提供的强大数据运送能力,即运力,成为支撑数字经济发展的关键要素之一。以 OTN 技术为支撑的全光运力具备超大带宽、超低时延、安全可靠等原生技术优势,在新一轮数字经济发展中成为提供运力的坚实底座。

  • 2023-04-10
  • 阅读145
  • 下载0
  • 35页
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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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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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