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2020字节跳动发展研究报告

字节跳动一般指北京字节跳动科技有限公司。北京字节跳动科技有限公司,成立于2012年3月,是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一,是中国北京的一家信息科技公司,地址位于北京市海淀区知春路甲48号。公司以建设“全球创作与交流平台”为愿景。

  • 2021-04-19
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2020年Q2移动互联网行业数据研究报告

极光(Aurora Mobile, NASDAQ:JG)发布《2020年Q3移动互联网行业数据研究报告》,从整体app市场概览、飙升榜热点app、热点分析、细分行业观察、app流量价值总榜、app渗透率总榜等角度全面呈现2020年Q3移动互联网行业的方方面面。

  • 2021-04-19
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2020数字化医疗洞察报告

数字医疗是把现代计算机技术、信息技术应用于整个医疗过程的一种新型的现代化医疗方式,是公共医疗的发展方向和管理目标。数字医疗设备的出现,大大丰富了医学信息的内涵和容量。从一维信息的可视化,如心电(ECG)和脑电(EEG)等重要的电生理信息;到二维信息,如CT、MRI、彩超、数字X线机(DR)等医学影像信息;进而三维可视化,甚至可以获得四维信息,如实时动态显示的三维心脏。这些信息极大地丰富了医生的诊断技术,使医学进入了一个全新的可视化的信息时代。

  • 2021-04-18
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2020年物联网行业研究报告

2020年物联网行业研究报告

  • 2021-04-18
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《5G网络架构设计》白皮书

随着5G研究的全面展开并逐步深入,业界就5G场景形成基本共识:面向增强的移动互联网应用场景,5G提供更高体验速率和更大带宽的接入能力,支持解析度更高、体验更鲜活的多媒体内容。

  • 2021-04-17
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研报医药生物行业为什么说智飞生物二季度有望迎来亮眼表现

药产业与生物医学工程产业是现代医药产业的两大支柱。生物医药产业由生物技术产业与医药产业共同组成。各国、各组织对生物技术产业的定义和圈定的范围很不统一,甚至不同人的观点也常常大相径庭。

  • 2021-04-16
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2020年我国半导体芯片制造产业市场国产化需求规模行业研究报告

半导体是国民经济之重 集成电路进口额远超原油 2019 年中国集成电路进口额 3055 亿美元,原油进口额 2387 亿美元,并且集 成电路进口额还在持续增长。 过去 10 年集成电路进口额扩大 2.4 倍,原油进口额扩大 1.8 倍。 过去 5 年集成电路进口额扩大 1.4 倍,原油进口额扩大 1.05 倍

  • 2021-04-16
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研报通信行业投资策略利空出尽利好不断5G板块2021年Q1反转在即

通信行业投资策略利空出尽利好不断5G板块2021年Q1反转在即

  • 2021-04-16
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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

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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

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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