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普华永道-汽车行业营销数字化行业观察-普华永道&中经传媒智库-2023-82页

尽管汽车行业的营销数字化战略已落地多年,然而我们在实践观察和多个项目合作中发现,仍然有许多传统车企的营销数字化转型进程步履维艰,长期面临投入与效率不平衡、价值难以体现等问题,在过去几年体现得尤为明显,典型的挑战包括

  • 2023-11-14
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企业数字化转型-阿里CIO学院(120页)

让我们来看一组数据,过去一年时间,全球数据量新增了 7ZB,如果用目前主流的10TB 的硬盘来存储,大概要7亿块硬盘才能承担所有的数据。过去一年,中国数字经济对 GDP 增长的贡献率从55%增长到了67.9%,研究成果表明,数字化程度每提高10%,人均 GDP 可增长0.5%至0.62%。去年底,我国的数字经济规模已经达到31万亿元,占国内生产总值比重约1/3。数字经济已成为经济增长的重要引擎,推动着产业发展不断升级。

  • 2023-11-14
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AIGC产业链北京市专精特新企业图谱-2023-30页

AIGC产业链北京市专精特新企业图谱-2023-30页,AIGC产业链北京市专精特新企业图谱-2023-30页,AIGC产业链北京市专精特新企业图谱-2023-30页

  • 2023-11-14
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通信:星链行业专题报告-卫星发射和制造成本不输Starlink,发展中国“星链”时机已成熟

虽然中国发展低轨通信卫星的大方向受到市场的一致认可,但是仍存在一些质疑的声音,最主要的就是,部分观点认为中国卫星的发射和制造成本远远高于星链,中国难以建设上万颗卫星组网。 对此,我们认为中国卫星的发射和制造成本并没有具备明显的劣势,我们坚信中国低轨卫星能够组网成功,下文将详细展开论述

  • 2023-11-14
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企业碳资信评价规范

面对全球碳中和背景和中国双碳目标,企业信用风险的来源与影响发生了深刻变化。碳排放水平、减 碳技术先进性等各类与碳相关的因素将直接或间接影响各类企业的风险与价值,存量资产也将面临新的冲击。因此,如何深入揭示全球应对气候变化以及碳中和目标对企业的系统性影响,筛选实质性因素,构建企业碳资信评价体系势在必行。

  • 2023-11-14
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专精特新上市公司创新与发展报告(2023年)-安永-2023.10-116页

专精特新企业已经日益成为中国国家创新系统中不可或缺的构成和关键力量。自从中国确立企业是市场经济中的创新主体之后,中国政府对于增强产业界的创新活动给予了越来越多的重视。由于“专、精、特、新”本身蕴含了创新驱动发展的内在特征,因而专精特新企业可以借助它们在市场机制下的灵活性优势、对效率的持续性追求、在数量上和分布上的广泛性,为国家创新系统注入新的活力。

  • 2023-11-14
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光刻技术及其应用的状况和发展报告

光刻技术作为半导体及其相关产业发展和进步的关键技术之一,一方面在过去的几十年中发挥了重大作用,另一方面,随着光刻技术在应用中技术问题的增多、用户对应用本身需求的提高和光刻技术进步滞后于其他技术的进步凸显等等,寻找解决技术障碍的新方案、寻找COO更加低的技术和找到下一俩代可行的技术路径,去支持产业的进步也显得非常紧迫,备受人们的关注。就像ITRS对未来技术路径的修订一样,上世纪基本上3~5年修正一次,而进入本世纪后,基本上每年都有修正和新的版本出现,这充分说明了光刻技术的重要性和对产业进步的影响。

  • 2023-11-13
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2023??智能现状报告

● OpenAI的GPT-4依旧是大型语言模型的中的王者,在经典基准测试和旨在评估人类的考试上都击败了所有其他大型语言模型。 ● 越来越多的人试图通过更小的模型、更好的数据集和更长的上下文来克隆或超越专有性能。这些可能获得新的紧迫性,因为人们担心,人类生成的数据可能逐渐枯竭,只能在未来几年维持人工智能的发展趋势。

  • 2023-11-09
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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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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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