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势银氢能与燃料电池年度蓝皮书(2023)158页

根据国际能源署(以下简称“IEA”),截至 2023 年 10 月,全球运营、在建、可研、规划等项目合计 826GW,排名前三的地区为欧洲、大洋洲、拉丁美洲;其中,中东和北非、撒哈拉以南非洲地区和拉丁美洲在 2023 年增势强劲,项目规模相较 2022 年均实现了翻倍增长

  • 2024-03-29
  • 阅读640
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  • 158页
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上海电气集团“双碳”行动方案白皮书

能源与工业是实现碳达峰碳中和的“主战场”,作为世界级综合性装备制造企业,上海电气以实现自身“双碳”目标为基础,积极推进产业结构优化升级,充分挖掘自身在能源与工业领域系统解决方案优势,助力行业客户实现绿色低碳转型发展

  • 2024-03-29
  • 阅读669
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西安市重点产业链提升工作领导小组办公室关于西安市重点产业链拟认定“链主”企业名单的公示

西安市重点产业链提升工作领导小组办公室关于西安市重点产业链拟认定“链主”企业名单的公示

  • 2024-03-28
  • 阅读219

能源效率2.0:打造未来能源系统白皮书-丹佛斯-2024-48页

时机决定一切。在未来的能源系统中,仅确保使用绿色能源是不够的,我们还需要在正确的时间使用能源。现在,我们的习惯和行为决定了何时需要能源?白天需求量大,夜间需求量小。

  • 2024-03-28
  • 阅读335
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  • 47页
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机械行业:人形机器人传感器六问六答

Table_Summary] 人形机器人使用的传感器包括关节一维力及力矩传感器、位置传感器、IMU、六维力传感器、触觉传感器及视觉模组等。本文重点梳理了触觉传感器、六维力传感器、IMU 等的工作原理,在人形机器人的作用,未来技术发展方向和当前市场情况,并对比分析了 MEMS 和柔性触觉传器工艺。重点推荐六维力传感器赛道,建议关注 IMU、触觉传感器等细分赛道。

  • 2024-03-26
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  • 28页
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华为:2024充电网络产业十大趋势白皮书

新能源汽车发展超预期,截至2023年底,中国新能源乘用车保有量1800多万辆,预测到2034年新能源乘用车保有量将达到1.8亿量,10年增长10倍。 中国新能源商用车截至2023年底保有量244万辆,预计到2034年,保有量将达到2200多万辆,10年增长9倍,汽车电动化已成为不可逆的趋势。

  • 2024-03-26
  • 阅读508
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海康机器人:深度学习技术与机器视觉应用

随着人工智能的发展,人们将深度学习带入工业应用场景,对解决传统机器视觉应用中遇到的瓶颈提供了新的方法和思路。

  • 2024-03-26
  • 阅读547
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工业互联网产业联盟-TSN解决方案白皮书-62页

随着时间敏感网络(TSN)从理论研究阶段逐渐延展到实体产业应用,TSN 解决方案在工业界的关注度显著上升。

  • 2024-03-25
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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