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揭秘全球硅片产业变迁历史及未来中心

各种模型的云计算、乃至“物联网”,正驱动大量数据增长,由此带来新的存储挑战,以及新的期望。随着这些变化的持续演进,

  • 2022-05-05
  • 阅读198
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前沿课题:(十一)语种识别

全世界共有近7000种语言 [1],再加上众多的地方方言和口音,人类语言是个复杂的大家庭。语言学家和语音学家花费了很大力气对这些语言进行分门别类,并研究不同语言之间的差异和关联。人工智能研究者更关注如何对一句话中所用的语言做出自动判断,即语种识别任务(Spoken Language Recognition) [2]。语种识别有很多应用场景,一个典型的例子是在客服中心系统中,我们希望机器能自动判断出客户所用的语言,以便接通懂这门语言的人工服务员,或调用相应语言的语音识别引擎进行处理。另一个场景是在语音翻译系统中,语种识别可帮助我们选择合适的语音识别引擎和机器翻译引擎,避免人工选择的麻烦。其它场景包括虚拟会议、音频资料检索、智能对话系统等。

  • 2022-05-04
  • 阅读119
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Web3.0概念下的场景生态简析

Web3.0概念在当下受到的关注来自于现阶段技术与需求契合,可实现场景的落地,Web3.0概念下的场景生态简析

  • 2022-04-22
  • 阅读190
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动力电池系统热失控蔓延风险评估.乐艳飞

一般来说,研究型大学的定位更倾向于学术研究,而应用型大学的定位更倾向于技术研发、项目开发与工程应用。不过,这两者无法截然分开。

  • 2022-04-17
  • 阅读109
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全球工业软件深度报告-国内外PLM-ERP-CRM-MES-CAX市场分析

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域, 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常 存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2022-04-07
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全面了解IDC数据中心

中国互联网发展已居世界第一梯队,同时拥有全球最全的工业门类,但制造业整体发展呈现出大而不强、高端装备核心技术能力缺失等问题。

  • 2022-03-31
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Kubernetes如何运维进阶

区块链可以在保护数据隐私的前提下实现多方协作的数据计算,有望解决“数据垄断”和“数据孤岛”问题,实现数据流通价值。

  • 2022-03-30
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Kubernetes与IaaS资源融合实践

区块链可以通过哈希时间戳证明某个文件或者数字内容在特定时间的存在,加之其公开、不可篡改、可溯源等特性为司法鉴证、身份证明、产权保护、防伪溯源等提供了完美解决方案。

  • 2022-03-30
  • 阅读106
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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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网络安全等级保护(第三级)建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2024-2025年中国新消费趋势洞察报告

艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士

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2025年普华永道中国可持续发展报告

2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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