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2023年水务行业回顾和展望报告

我国水资源总量丰富但区域分布不均衡,地表水质有所改善但北方区域水质较南方仍差,城市生活用水成为供水行业需求端增长的重要来源,城市生活污水处理成为污水处理行业需求端的主要来源。

  • 2024-06-12
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深度解读“能耗双控”

本篇报告主要围绕:1)能耗双控的含义 2)能耗双控与碳中和的关系 3)我国能耗强度的结构 4)为什么要限电 5)能耗双控对经济的影响,这 5个问题对“能耗双控”政策进行深度解析。

  • 2024-06-12
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重庆市未来工厂建设指南(1.0)

未来工厂是围绕未来发展战略和产业变革趋势,全面应用人工智能等新一代信息技术,推动产业链供应链深度互联和协同响应,破除消费、生产、服务边界壁垒,以模型和数据驱动企业生产方式、组织形态和商业模式变革,持续追求价值链与核心竞争力提升的现代化新型组织。

  • 2024-06-04
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中国水务行业展望(2024年1月)--中诚信国际

中国水务行业展望(2024年1月)--中诚信国际,中国水务行业展望(2024年1月)--中诚信国际,中国水务行业展望(2024年1月)--中诚信国际

  • 2024-05-09
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T_CI072—2023绿色低碳乡村建设及评价技术指南

T_CI 072—2023绿色低碳乡村建设及评价技术指南T_CI 072,2023绿色低碳乡村建设及评价技术指南,T_CI 072—2023绿色低碳乡村建设及评价技术指南

  • 2024-04-03
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电力设备与新能源2024年度投资策略:新能源寻底,成长趋势不改 国海证券

电动化与智能化的时代浪潮已不可逆转,一方面,新能源部分环节的阶段性调整不碍长期向上,已至寻底尾声,估值优势逐渐凸显,我们认为明年或将迎来一定估值修复及行业稳定增长的投资机遇;另一方面,智能化走向台前将赋能新能源产业、并催生人形机器人等新兴赛道加速成长,进一步开辟广阔市场空间。行业成长性持续延展,维持“推荐”评级

  • 2024-03-25
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2024新质生产力引领下的八大场景变革报告

新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力,它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵,以全要素生产率提升为核心标志。

  • 2024-03-19
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2022年企业协作产品研究系列(二)-企业协同办公软件产业链分析(摘要版)-头豹研究院

2022年企业协作产品研究系列(二)-企业协同办公软件产业链分析(摘要版)-头豹研究院,2022年企业协作产品研究系列(二)-企业协同办公软件产业链分析(摘要版)-头豹研究院

  • 2024-03-18
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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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5G+大模型智慧工业园区解决方案

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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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