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景观设计行业现状与未来发展趋势分析报告

园林景观设计是指在一定的地域范围内,运用园林艺术和工程技术手段,通过改造地形.种植植物、营造建筑和布置园路等途径创造美的自然环境和生活、游熊境域的过程。通过景观设计,使环境具有美学欣赏价值、日常使用的功能,并能保证生态可持续性发展。在一定程度上,体现了当代人类文明的发展程度和价值取向及设计者个人的审美观念。

  • 2023-09-13
  • 阅读263

【卫星互联网】行业深度报告

卫星由平台和载荷两大部分组成,按照用途可分为遥感、通信、导航及其他,中国在轨各类卫星数量占比分别为55%、12%、9%、24%各国加快部署低轨通信卫星组网:卫星互联网由卫星、地面设备及运营构成。高通量卫星技术持续发展带来卫星互联网建设加速,而低轨卫星在发射成本和实现全球覆盖等方面具有明显优势,已成全球卫星互联网发展重点,各国加快低轨星座部署,应用场景广阔,蕴含巨大市场空间竞争格局:美国全球市场份额60%领先,我国后来居上,成立星网集团引领行业建设,打造天地一体化网络空间

  • 2023-09-13
  • 阅读292

中国海洋石油工业的发展报告

新中国的海洋石油事业发端于南海,早在 1957 年,有关部门即开始在海南岛南面营歌海岸外组织作业,追索海面油苗显示,后由于 60 年代越美战事终止。1958 年,则在渤海湾荣城至大沽口一段沿海地带调查油气苗,1959 年,开展并完成了渤海海域及其邻近陆地的小比例尺航空磁测,资料初步揭示渤海是华北拗陷区的一个组成部分。1960 年 5 月,开展海上地震、重力、电法的物探试验,随后完成了渤海全海区的地震概查和安排了远景较好的辽东湾海域的普查和重力调查。资料进一步证实,渤海是陆地各拗陷向海域延伸的部分。这期间也在渤海进行了地质观测、测量海底地形,底质取样以及部分海底重力工作。

  • 2023-09-13
  • 阅读252

先进测试标准和技术体系研究报告

测试是测量与试验的简称。 测量内涵:对被检测对象的物理、化学、工程技术等方面的参量做数值测定工作。试验内涵:是指在真实情况下或模拟情况下对被研究对象的特性、参数、功能、可靠性、维修性、适应性、保障性、反应能力等进行测量和度量的研究过程。

  • 2023-09-13
  • 阅读333

中国生物质能产业发展现状及趋势分析

该文在综合评价中国生物质能资源、产业发展和政策环境的基础上,分析未来生物质能产业发展趋势。中国具有丰富的生物质资源,生物质能产业初具规模,生物质能产业必将成为中国国民经济新的增长点

  • 2023-09-13
  • 阅读288

亿欧智库-2023中国公共服务机器人产业链研究报告

机器人(Robot)是具有两个或两个以上可编程的轴,以及一定程度的自主能力,可以在其环境中运动以执行预定任务的执行机构。 中国于2021年正式实施的新国标GB/T 39405-2020从五个维度对机器人进行分类。根据应用领域,机器人可分为五大类,其中公共服务机器人 是和工业机器人相对应的一大类别;根据服务对象的不同,公共服务机器人还可以分为餐饮、讲解引导、多媒体、其他公共服务机器人等。

  • 2023-09-13
  • 阅读228
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  • 46页
  • pdf

新华社-人工智能大模型体验报告2.0-2023.8-27页

通过本次测评发现,与2023年6月相比,当前中国大模型产品进步显著。但与接受过高等教育的人类相比,大模型在智商、情商等方面还存在一定程度差距。具体来看,科大讯飞的星火在工作提效方面优势明显;百度文心一言地基深厚、基础能力仍处领军水准;商汤商量则在情商方面表现优秀;智谱AI 的ChatGLM整体表现优秀。在本次体验测评的基础上,研究团队将继续深耕,加强在大模型安全可解释性、工作提效能力、实际落地情况、产业优秀案例等维度上的探索与研究,欢迎持续关注。

  • 2023-09-13
  • 阅读189
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  • 27页
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项目经理从平凡到卓越

从职业角度,是指企业建立以项目经理责任制为核心,对项目实行质量、成本、时间、范围等管理的责任保证体系和全面提高项目管理水平设立的重要管理岗位

  • 2023-09-13
  • 阅读209
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  • 23页
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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)

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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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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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