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白宫报告:人工智能、自动化与经济

人工智能(AI)技术及相关领域的进步为一些核心领域的发展提供了新的市场和机遇,如健康、 教育、能源、经济包容性(社会与经济的协调发展、可持续发展)、社会福利和环境等。近几 年,机器在执行与智力相关的特定任务时的表现已经超越了人类,例如在图像识别方面。行 业专家预计,未来几年特定人工智能领域的快速发展仍将持续下去。在未来 20 年内,人工 智能虽然还不能全面取代人类,但至少在越来越多任务上的表现会接近或超越人类

  • 2022-01-04
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北京大容量快速公交系统的发展思路

北京大容量快速公交系统的发展思路:持续增长的交通需求、迅猛发展的小汽车和发展滞后的公共交通系统等相互作用,使北京城市交通面临日益严峻的挑战.受道路条件和小汽车发展等因素的影响,改善常规公交的投

  • 2022-01-04
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北京道路交通拥堵原因及对策分析

随着北京市经济建设的飞速发展,机动车保有量和 驾驶员人数迅猛增长,北京市机动车保有量正以几何级 数量递增,见图1。截至到2007年8月下旬,北京市机 动车保有量已突破307万辆,机动车驾驶人高达450多 万人。

  • 2022-01-04
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北京地铁运营服务热线系统总体框架设计

随着北京地铁新线的陆续开通,轨道交通路 网的覆盖范围日益扩大,覆盖的市民范围增多。而 随着人民生活水平的不断提高,社会文明的进步 和市场经济的发展完善,地铁乘客的需求也日益 提高,从单一的乘车要求发展成为集安全、便利、 快捷、舒适且人性化的客运服务要求。作为地铁公 司与乘客日常交通沟通的窗口,服务热线的作用 越来越突出。市民对地铁的信息咨询、出行中的求 助、对地铁公司的建议将通过地铁热线来进行解 答与协调处理。如何建立一个高效、智能、快捷的 服务热线系统平台,支撑地铁公司热线系统的运 营管理,将显得非常重要。本文就北京地铁服务热 线建设过程中的一些关键问题进行探讨。

  • 2022-01-04
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北京市交通拥堵宏观评价指标体系开发及其应用

交通拥堵宏观评价用于总体描述全市路网或者特定区域的交通拥堵现象及其潜在规律。现有的研究方法能 够从不同侧面反映交通拥堵现象,但不能从整体上多角度反映路网的拥堵状态,也不能够对整个路网实时运行状态 进行动态跟踪。本论文通过分析北京市道路网交通拥堵所呈现出的多样化特征,设计和开发了一套符合北京市特点 的宏观交通拥堵评价指标体系,全面、系统、科学地量化北京市总体交通拥堵程度及时空演变规律。通

  • 2022-01-04
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北京市十二五时期汽车产业发展规划

经过多年发展,北京汽车工业已成为拉动北京工业增 长、带动城乡就业、推动工业结构调整、走新型工业化道路 的重要力量。“十一五”期间,北京汽车产销、产值年均增 速均超过 20%。2010 年,北京汽车工业实现产值近 2000 亿 元,占全市工业产值的比重达到 15%,整体竞争力和对工业 的支撑作用进一步增强。

  • 2022-01-04
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北京市王府井中心商业区交通规划

在远期发展的战略构架指导下,围绕国庆节步行街形成为前提,进行系统和局部交 通组织方案的设计,方案的设计力争达到以下目标:具备实施的可操作性;与远期规划 方案衔接、过渡;促进王府井的繁荣与交通环境改善;实现该地区有机更新。

  • 2022-01-04
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不停车收费系统(ETC)的概况研究

智能交通(Intelligent transportation system, ITS)是目前世界上交通运输技术领域的前沿, 依靠该技术使道路系统获得了最大效益的利用。其应用主要表现在如下方面[1]:⑴ 提高交 通的安全水平;⑵ 减少阻塞,增加交通的机动性;⑶ 降低汽车运输对环境的影响;⑷ 提 高道路网的通行能力以及提高汽车运输生产率和经济效益。

  • 2022-01-04
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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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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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