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艾瑞咨询-2023年中国金融信创行业研究报告-2023.11-36页

本报告将聚焦以下四大维度: ? 明晰金融信创的所处环境,在监管和需求导向下,对于当下金融行业信创建设和应用驱动因素和挑战做出判断; ? 纵览整个金融信创市场产业链与生态参与情况,针对信创应用的实践案例、技术路线选择进行解析,为行业需求侧选型提供启示; ? 剖析供给端市场格局,展示典型厂商的战略定位与产品优势; ? 提出未来中长期中国金融信创的核心发展趋势

  • 2023-12-05
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百度智能云+大模型分布式训练性能优化与实践

将模型权重切分到多卡进行计算,需保证数学上与单卡计算等价;减少权重、激活的显存占用,将模型权重切分到多卡进行计算,需保证数学上与单卡计算等价;减少权重、激活的显存占用

  • 2023-12-05
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ISC 2023软件供应链安全洞察

深度剖析软件供应链安全的当前状态、主要问题、风险因素和应对策略。我们将重点介绍如何在软件供应链的各个环节,从设计开发到部署和维护中实现安全防护,以及如何利用最新的技术和工具提高安全防护能力。

  • 2023-12-05
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ESG对中国物流地产的影响:绿色仓储,共赢未来-仲量联行-2022.9

ESG是Environment(环境)、Social(社会)和 Governance(治理)的缩写。环境因素(Environment)是指企业在生产制造的过程中对环境的影响程度;社会因素(Social)是指企业所承担的社会责任,以及如何处理企业与人之间的关系;治理因素(Governance)主要指公司如何自我治理与监管。

  • 2023-12-05
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2023中国信息与数据孤岛分析报告

数据要素是一种经济学概念,将数据与土地、劳动力、技术、资本等生产要素并列。与其他要素相比,数据要素有着明显的独特性:非竞争性、非排他性和异质性。当数据成为要素时,就具备了数据交易属性,由此衍生数据合规、数据入表、数据管理、数据治理等

  • 2023-12-04
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2023中国消费行业趋势前瞻与机遇展望:识变而上-巨量

2022年,中国人口开始负增长,而随着生育观念的转变,人口负增长下的“少子化、老龄化”将成为社会新常态,一方面,生育水平持续走低,低生育率成为影响我国人口均衡发展的最主要风险;另一方面,老龄化程度加深,预计2035年前后我国将进入人口重度老龄化阶段。随着少子化、老龄化的加剧,家庭的小型化趋势也逐渐体现。根据欧睿国际数据显示,2022年,中国已经成为全球单人家户数量最多的国家,且将继续保持高速增长。

  • 2023-12-04
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2023中国绿氨产业研究与前景展望-云道资本-2023.11-53页

绿氨是无碳化的氨合成与生产,由绿电制取的绿氢与空气分离得到的氮经过一定的合成工艺合成为绿氨;绿氨在清洁动力燃料、 清洁电力燃料(火电掺烧)、储氢载体等新应用场景与市场拥有极大的应用潜力,其渗透有望不断快速攀升,2030年全球年产 量有望超2000万吨,2050年超5.6亿吨,成为全球新型清洁能源供应体系的重要一环。

  • 2023-12-04
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2023中国工业视觉技术实践系列报告-甲子光年-2023.11-31页

机器视觉在色彩识别能力、灰度分辨率、空间分辨率、速度、感光范围、环境适应性、观测精度等方面比人类视觉更具优势。机器视觉利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据,借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理,软硬系统相辅相成,为下游行业赋予视觉能力。

  • 2023-12-04
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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