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研报通信行业2021年春季策略掘金5G后周期

通信行业2021年春季策略掘金5G后周期

  • 2021-04-16
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中石油专家分享最新加氢裂化技术发展现状及展望

加氢裂化是近年来重质原料油加工领域发展最快的技术,在催化剂、工艺以及设备等方面都有较大进步,其中以渣油固定床加氢裂化应用最为广泛。沸腾床加氢裂化技术较为成熟,反应条件苛刻,投资较高,但由于加氢深度不够,产品只能作为下游装置的原料。悬浮床加氢裂化可处理高硫、高残炭、高金属含量等难加工原料,具有广阔的应用前景,但投资较高,百万吨级以上的大规模的工业化应用还有待突破。

  • 2021-04-16
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2020年中国新一线城市对比报告

新一线城市是根据商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、生活方式多样性和未来可塑性五大指标,依据品牌商业数据、互联网公司的用户行为数据及数据机构的城市大数据进行综合评比得出。337个中国城市被分为4个一线城市、15个“新一线”城市、30个二线城市、70个三线城市、90个四线城市和128个五线城市。

  • 2021-04-15
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智慧医疗:RFID医院管理系统资料

本系统是把电子标签附在精神病患者身上,对精神病患者的位置和信息进行管理,在医院病房里精神病患者移动到非许可的地域时,跟踪其位置而触发报警铃,从而确保精神病患者的安全。位置信息主要通过固定在通道(如门,走廊口)处的reader来收集并以无线或有线方式传输到内部LAII网络后至服务器,最终实现实时管理信息。

  • 2021-04-15
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中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望

中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望

  • 2021-03-30
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5G+大模型智慧工业园区解决方案

5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案

  • 2026-03-31
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商业航天及卫星通信基础知识

依赖私营企业推动 .注重市场需求和经济效益 .采用市场化机制获取利润 与政府主导航天活动形成互补依赖私营企业推动 .注重市场需求和经济效益 .采用市场化机制获取利润 与政府主导航天活动形成互补

  • 2026-01-19
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低空智能—从感知推理迈向群体具身

多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景

  • 2025-12-26
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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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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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