对于企业而言，探索生成式AI应用落地是一项具有挑战性的任务。本报告提出了生成式AI应用场景矩阵，用以协助企业完善自身可落地应用场景。同时，报告还基于落地实践经验总结出生成式AI应用落地路线，指导企业遴选适合自身情况的落地方式。结合Gartner的产业技术研究，本报告力图为企业带来腾讯云的思考、实践经验与建议，希望帮助企业捕捉这一历史性新机遇，谱写第二增长曲线。中服云、中服云物联网平台
随着我国新质生产力的高速发展，数据要素正在成为核心生产要素，数据安全倍受关注，行业进入快速发展期，国家合规监管要求和外部威胁引发的组织内生需求是推动数据安全行业和技术创新发展的核心力量。一方面数据安全被纳入总体国家安全观，进行顶层设计和合规监管，这是由国际竞争安全形势和国家发展战略所决定的；另一方面，国内外数字安全环境日趋恶劣，针对高价值数据的勒索攻击日渐猖獗，不断威胁各领域的机构运营，数据安全成为运营安全的内生需求。
2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年，是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。面对多重超预期因素冲击，中国经济在风高浪急中展现强劲韧性，高质量发展扎实推进，全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在新时代的技术发展中具有很强的“头雁”效应。随着技术迭代，我国人工智能的通用性正在不断增强，从制造业、金融、交通运输、能源行业、公共安全到文旅教育、城市管理甚至生态农业、医疗健康……而生成式人工智能技术的加速进化，将进一步提升我国科学技术的创新潜力以及融合能力。
本报告是与中国 21 世纪议程管理中心（ACCA21）合作编写。报告根据国际能源署和中国氢能联盟独立开发的情景，探讨了中国目前氢能和 CCUS 发展现状，并分析到 2060 年中国经济产业各部门对于氢气需求的潜在演变过程。报告还对不同制氢路线的经济性和生命周期排放进行了比较评估。最后，报告讨论了在部署CCUS 和氢能方面的潜在协同效应，并阐述了在中国部署 CCUS 耦合制氢所需的融资机制和支持政策
2023AI大模型应用中美比较研究 钛媒体 2023-9，2023AI大模型应用中美比较研究 钛媒体 2023-92023AI大模型应用中美比较研究 钛媒体 2023-9
AIGC（AI-Generated Content）：即AI生成内容，该概念是相对于PGC（专业内容生成）, UGC（用户内容生成）, UPGC（专业用户内容生成）等概念提出的。AIGC基于大规模预训练模型，流模型，扩散模型以及生成对抗模型等人工智能技术，通过对训练数据的学习，拟合出训练数据生成函数从而进行内容创造。目前AIGC已经成为了整个AI行业的全新疆域与未来发展大趋势。
当前，数字化浪潮席卷全球，所有行业都在经历着“一切业务数据化，一切数据业务化”的变革。 数据，早已不只是信息化系统中的元素，而是成为了推动国民经济高质量发展的新型基础要素。数据就是新时代的石油，让数据释放出能量，从而转化成为发展动力的关键是智能化。我国也最早将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素相并列，把数据提升为一种新型关键生产要素，指出了要素领域的改革方向。数据智能化，也正是全球金融业转型的共同方向。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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2024年至2025年上半年，国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。
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