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PowerSystemsC系列混合云解决方案介绍

从全球视角来看,上榜企业普遍具有成长周期短、业务扩张迅速、团队创新能力强、科研投入高等特点。从全球视角来看,上榜企业普遍具有成长周期短、业务扩张迅速、团队创新能力强、科研投入高等特点。

  • 2022-03-30
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2017零售行业趋势解读及存储解决方案(PPT)

像 R3 这样的金融机构联盟链无法直接套用比特币区块链的编码规则,在联盟链的设计上要有全新的理念和不同的技术选择,特别是在共识机制、激励机制、加密协议等方面有待创新,对于特定领域的区块链技术应用需求必须要有针对性的开发。

  • 2022-03-28
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以人工智能与大数据应用引领雪亮工程建设_2018-05-21

以使民众可以随时随地享有科技智能服务。2009年10月,韩国通过了《物联网基础设施构建基本规划》,将物联网市场确定为新增长动力。

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天津市机动车电子标识试点应用实践_2018-12-11

通过智慧的应用和解决方案,实现智慧的感知、建模、分析、集成和处理,以更加精细和动态的方式提升城市运行管理水平、政府行政效能、公共服务能力和市民生活质量,

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浅谈车牌识别在智慧城市停车中的深度应用_2018-08-17

宝安区燕罗街道在主要公共场所、交通路口、住宅楼等进出入口安装RFID智能工作站,当有电动自行车或者电池进入时,

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北京首个全向十字路口亮相:行人可斜穿马路_2018-08-20

定位技术。主要用于防盗,与保险相结合。也可以为部分治安案件、交通违法执法等提供支持。未来共享单车、共享电动自行车,将会在大部分城市采用定点停车模式,

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“AR+AI”双引擎驱动城市交通“智慧大脑”_2018-08-29

另外,还有一种早已经应用的模式可以继续探讨。 早在2019年电动自行车新国标出台之前,很多城市都启动了基于GPS/北斗定位设备或RFID基站的电动自行车防盗系统。

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治理医院周边道路“老大难”问题的思考与建议_2018-04-11

要对电动自行车实行有效管理的关键在于电动自行车进行注册登记上牌,与机动车一样,关联到车辆、驾驶人、所属单位等。但现在电动自行车号牌还没有统一的行业标准,也没有听闻电动自行车号牌的规范标准进入到编制阶段。

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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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