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蚂蚁集团研究院区块链政务应用白皮书202020页

本报告总结了蚂蚁在区块链政务探索中积累的一些经验和体会,希望能与政务领域的同行者共同探讨。我们相信,未来的数字政务一定是灵活的、开放的、智慧的,区块链将成为其可信的基础设施。依托于区块链底层,一个“纵向到底、横向到边”的整体型数字政务体系将被构建起来。我们希望与诸位政务领域的伙伴携手合作,砥砺前行,共同创造变化,迎接美好未来!

  • 2021-06-23
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易车研究院汽车行业中型SUV洞察报告2021版中型SUV车市成为新蓝海20页

中型SUV将成为2021年广大车企的重点投放领域,Model Y、揽月、星越L、UNI-K、新 汉兰达等一大堆重磅车型, 纷纷聚焦2021年发力。 为什么都“凑巧”到了2021年?这轮中型SUV攻势,能否助力中国品牌转型升级?是否会 加速海外品牌优胜劣汰?能否成为提升新能源销量的新突破口?如何影响未来车市格局……

  • 2021-06-22
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《工业数字孪生白皮书》解读

《工业数字孪生白皮书》解读

  • 2021-06-22
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德勤《工业4.0与数字孪生》

生产流程数字化趋势日益明显,已是大势所趋。受此趋势影响,大量企业努力寻求有效策略,以期从运营和战略层面推动实际价值的创造。

  • 2021-06-22
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计算机行业深度报告:工业互联网搭上“新基建”快车,发展将提速

工业互联网行业发展现状。近期,工业互联网行业利好政策频出,先是2020 年 2 月 21 日中央政治局会议中提到要加快 5G、工业互联网等新基建产业 发展,后有工信部 2 月 25 日公布的《2019 年工业互联网试点示范项目名 单》明确了 81 个示范项目。工业互联网是智能制造行业的基础设施,它将设备、产品、客户、业务流程、员工、订单和信息系统连接成网络,通过数据分析、流程优化,通过平台和应用实现客户提效降费的目标。工业互联网由基础网络、平台和安全保障体系构成,其中平台是核心。目前国内知名的工业互联网平台已经有数百家之多,过程管理、设备管理等方面的应用已经初具规模。

  • 2021-06-22
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大数据时代的隐私危机及其侵权法应对

大数据时代的隐私危机及其侵权法应对,我们必须对侵权说不

  • 2021-06-22
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教育大数据可视化研究综述

教育大数据可视化研究综述,让大数据算法结论可视化

  • 2021-06-21
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精选2021年光伏行业BIPV市场发展展望分析报告

1. BIPV:光伏建筑应用新场景,市场空间巨大 2. 海外:特斯拉加快推广Solar Roof,引领美国户用BIPV市场放量 3. 国内:工商业屋顶BIPV经济性提升,有望加速增长

  • 2021-06-21
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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