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2024企业AI财税应用研究报告-零工经济研究中心

AI 是人工智能(Artificial Intelligence)的缩写,是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。它本质上是基于学习能力和推理能力的不断进步,去模仿人类思考、认知、决策和行动的过程。人工智能包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器学习、深度学习、数据挖掘、机器人技术等分支。AI 大模型是人工智能中的一种技术手段,是具有巨大参数量的深度学习模型,通常包含数十亿甚至数万亿个参数,通过学习大量数据能够从中提取有用的信息,进行自主的学习和决策,从而实现更加智能和高效的处理和解决问题。例如 GPT、BERT 等

  • 2024-12-26
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2024数字科技行业小微企业春招趋势洞察报告

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  • 2024-12-26
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南瑞集团有限公司 曾仪等|基于多智能体安全深度强化学习的电压控制

针对分布式光伏在配电网中的高比例接入带来的电压越限和波动问题,提出了一种基于多智能体安全深度强化学习的电压控制方法。将含光伏的电压控制建模为分布式部分可观马尔可夫决策过程。在深度策略网络中引入安全层进行智能体设计,同时在智能体奖励函数定义时,使用基于传统优化模型电压约束的电压屏障函数。在IEEE 33节点算例上的测试结果表明:所提方法在光伏高渗透率场景下可生成符合安全约束的电压控制策略,可用于在线辅助调度员进行实时决策。

  • 2025-03-20
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2024国产AI大模型应用报告-点点数据

本报告将回顾国产AI大模型的发展历程,分析当前国产大模型落地应用的数据表现,结合赛道头部和特色产品案例,帮助用户读者更好地把握国产AI大模型的发展现状和未来趋势。

  • 2025-07-02
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2024年中国大模型行业应用研究:大模型引领智能时代 助力各行业全面升级-头豹

模型在气象、金融和医疗等领域的应用,不仅推动了这些行业的数字化转型,还极大地提升了服务效率和质量,为用户提供了更加智能化和个性化的体验

  • 2025-07-02
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2024全球碳市场进展(中文版)

2023年经历了有记录以来最热的一年之后,地球于2024年1月首次突破了12个月平均温度1.5°C的门槛。在全世界努力应对气候变化影响加劇的同時,我們迫切需求有效減排的策略。随着世界各国政府开始实施气候政策,碳市场(ETS)成为全球应对气候变化的重要工具,为减少温室气体排放提供了以市场为基础的解决方案。国际碳行动伙伴组织(ICAP)最新一期《全球碳市场进展报告》展示了过去一年全球碳排放交易体系在设计、实施和改进的进展。

  • 2025-07-02
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智慧园区信息化应用解决方案

xxx”重点将发展人工智能、智能支付、智能芯片、物联网、:云计算等领域,并支持区块链、金融云、金融A1、金融大数据运用等金融科技企业在XX聚集发展

  • 2025-07-02
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山东科技大学 张玉敏等|基于集合经验模态分解的增强核岭回归配电系统状态估计

配电管理系统(distribution management system,DMS)是一个综合管理配网运行和服务用户的网络系统,能够为现场操作人员和调度运行人员提供实时有效的运行监控信息。状态估计作为DMS的重要基础环节,利用监控与数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)与广域测量系统等量测设备中采集的实时量测信息对系统状态进行估计,其本质是将量测信息映射至状态变量的数据变换过程,有助于工作人员掌握电网运行状态,协助DMS执行控制与计划任务。

  • 2025-07-02
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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