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5G技术进展及其在车联网应用探讨

当前,全球信息技术革命正在引领新一轮产业变革,信息通信技术创新和跨界融合速度不断加快,新应用、新业态、新模式大量涌现。5G不仅能提供更极致的体验和更大的容量,也将开启物联网时代,并渗透进至各个行业,与大数据、云计算、人工智能,开启万物互联、产业智联、跨产业融合创新的新时代。

  • 2022-01-10
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双酚酸在高分子材料中应用的研究进展

双酚酸在高分子材料中应用的研究进展双酚酸在高分子材料中应用的研究进展双酚酸在高分子材料中应用的研究进展

  • 2022-01-10
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纳米金材料的制备技术及应用研究进展

纳米金材料的制备技术及应用研究进展纳米金材料的制备技术及应用研究进展

  • 2022-01-10
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分子标记技术在樱属植物研究中的应用进展

分子标记技术在樱属植物研究中的应用进展分子标记技术在樱属植物研究中的应用进展 分子标记技术在樱属植物研究中的应用进展

  • 2022-01-10
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基于数字孪生建筑系统集成构建数字孪生城市

针对当前智能建筑系统集成领域存在的问题和难点,提出基于数字孪生的智慧建筑系统集成新方法。给出了数字孪生系统的机理描述,完成数字孪生体系构建。提出了数字孪生建筑系统集成参考模型,摆脱了强耦合的分布式体系束缚,形成以数字孪生系统为核心的平行网状结构。给出了数字孪生建筑集成系统架构图,提出建筑数字孪生交互系统概念并作为智慧建筑数字孪生系统的中枢。提出由数字孪生建筑系统集成构建数字孪生城市的思路。认为数字孪生模式下的城市信息模型CIM应依托数字孪生理论和技术建立,宜采用基于模型的复杂系统工程思维。CIM的建立可由数字孪生建筑通过系统集成产生,这也是CIM构建的一条可行路径。

  • 2022-01-10
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“数字孪生”在ADAS/自动驾驶路测仿真中的现实-虚拟应用

数字孪生(Digital twin)是指在数字化平台上模拟物理实体、流程或者系统,类似实体系统在数字化平台上的孪生双胞胎。借助于数字孪生,可以在数字化平台上了解物理实体的状态,甚至可以对物理实体内部预定义的接口组件进行控制。

  • 2022-01-10
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CAE_CAD技术在高分子材料加工中的应用研究进展

CAE_CAD技术在高分子材料加工中的应用研究进展CAE_CAD技术在高分子材料加工中的应用研究进展CAE_CAD技术在高分子材料加工中的应用研究进展

  • 2022-01-10
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高分子材料在固体分散体中应用的研究进展

高分子材料在固体分散体中应用的研究进展高分子材料在固体分散体中应用的研究进展高分子材料在固体分散体中应用的研究进展

  • 2022-01-10
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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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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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