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2020年国产大飞机制造行业深度报告

从全球市场上来看,波音空客双寡头垄断,占据全球民航客机73.67%的数量和92.21%的价值量。根据《WorldAirlinerCensus2018》统计,截至2018年7月全球存量约28613架民航大飞机,其总价值达到了3.28万亿美元。

  • 2021-04-18
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中信证券-人工智能专题报告之策略篇:人工智能,扬帆未知的蓝海

人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。

  • 2021-04-17
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Omdia5G数字世界-建于芯片之上

2020 年注定是不平凡的一年,在这一年中,全球许多运营商在政府的推动下,展开了竞争更加激烈的 5G 网络大规模商业部署以及垂直行业应用试点。一场蔓延全球的 COVID-19 疫情,不仅延缓了 5G 网络与互联世界的快速发展进程,也对全球消费者的使用习惯产生了深远的影响。同时,也让我们有更多的时间,从另外的角度对未来 5G 和互联世界进行更深层的思考。

  • 2021-04-17
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智能电网实训室建设项目研究报告

近几年,智能变电站的建设主要是试点工程,重点研究新技术及新设备的工程化应用,发现了很多工程实施方面的问题,为以后的推广应用积累了很多宝贵的经验。这些问题主要体现在智能变电站新技术及新设备的工程应用中,缺乏适用的测试和运行维护方面的规范,以及相应的测试方法、设备,无法有效保证设计、工程实施、运行维护等环节的正确性,难于提高智能变电站的建设效率。

  • 2021-04-15
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2020年中国AI+金融行业发展研究报告

近年来,金融业务触网程度不断加深,业务场景日趋复杂,边界逐渐淡化,在繁荣发展的同时也为金融监管带来了挑战, P2P行业暴雷后,监管部门更加坚定了监管愈严的大方向。此外,本着”堵不如疏”的原则,监管力度加大的同时,监管创新也在跟进,以"监管沙盒”的形式通过沙盒工具,在模拟场景中对人工智能、区块链等技术,以及银行API接口开放等模式,在金融业务中的应用进行弹性监管实验,降低了运营风险和技术不确定性带来的隐患,以试错的方式探寻金融科技下的监管更优解。从趋势上看,监管仍将坚持收紧和创新两手抓的方针,对金融科技公司的业务范畴、数据规范等保持严格的监督,对新技术、新模式持有审慎的态度,科技公司将脱离金融服务业务,更加聚焦于技术输出,市场与监管脱节的洪荒时代终将不复返。

  • 2021-04-15
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公司研究中兴通讯-科技龙头5G铸就

5G与通讯科技的相辅相成

  • 2021-04-15
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中国产业互联网报告

产业互联网区别于消费互联网,是在大数据,云计算,人工智能等新一代技术基础上,利用互联网思维将生产流程有效打通,建立供给侧与需求侧的相互联结,实现生产的快速响应与协同。产业互联网当前已具备一定的产业基础和环境基础,但与美国等发达国家相比,中国的企业服务行业发展不足,产业互联网仍有较大发展空间。

  • 2021-03-28
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信息基础设施、数据要素、产业发展的“价值三角”

本报告通过定性和定量相结合的方式详细研究了数据要素、信息基础设施和产业发展三者之间的关系,首先定性梳理信息基础设施和数据要素促进产业发展的作用机制;然后结合官方统计数据,定量地评估各作用路径的影响效果大小,并分不同维度实证研究了信息基础设施通过数据要素价值化促进产业发展的增强作用差异;最后提出建设泛在协同、融合统一、一体内生的信息基础设施,推动实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及的未来发展建议。

  • 2023-10-20
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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