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麦肯锡九大手册之Ⅱ-解决问题的方法与途径

随着公司规模扩大和业务多元化,客户的问题也会变得越来越具有复杂性、文化性和离散性,如何利用公司积累的知识和经验就成为前所未有的巨大挑战。然而,如果我们不学习和利用经验,可能会重蹈覆辙。同时,机械地运用这些知识又很可能忽视了客户的特殊要求。所以不妨把这里提到的方法看作是工匠的工具,把自己看作是需要了解何时和如何使用工具来创造出最终优质产品的工匠

  • 2023-08-02
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麦肯锡九大手册之Ⅲ-如何进行团队内部及团队与客户之间的交流

客户可以是任何数量的实体,这取决于我们在一个项目中所处的位置:可以是首席执行官或公司本身,可以是各级经理,也可以是团队中从客户机构中抽调来的任何人。当然,你的同事是你的麦肯锡队友。对于这个多样化群体的任何部分来说,恰当的交流形式取决于很多因素

  • 2023-08-02
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麦肯锡九大手册之Ⅵ-营销

品牌现在已经超越了是否包容如何 , 在他们的自己的组织以及他们如何与机构、供应商进行外部接触和消费者。今年的戛纳狮子获奖者证明了创造力可以帮助品牌更具包容性。

  • 2023-08-02
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麦肯锡九大手册之Ⅳ-团队的智慧

本手册及附件包括了McKinsey公司顾问培训所需的全部基本资料。拿到本手册的McKinsey员工必须确保本手册没有被复制、散发或采取任何方式为第三方所用(包括我们的客户)。在您离开McKinsey公司时,有义务归还本手册。文

  • 2023-08-02
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麦肯锡九大手册之Ⅸ-工具与方法

确定某单位精确的市场实际占有率。该方法可用于分析产品、企业单位或其他要分析的单位。就每一个要分析的产品或企业单位收集其年销售额、年市场增长率及其竞争对手年销售额的数据

  • 2023-08-02
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汽轮机工作原理

括汽轮机级的工作原理和整个汽轮机组的工作原理。汽轮机工作原理涉及蒸汽的流动、叶片上作用力的产生和损失的形成,以及使汽轮机适应外界负荷变化的方法。 级的工作原理 按照蒸汽所含能量在汽轮机级内转换为机械功的方式,汽轮机的级可分为冲动级、反动级和速度级3种。

  • 2023-07-28
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空压机工作原理

  空压机(英文为:air compressor)是气源装置中的主体,它是将原动机(通常是电动机)的机械能转换成气体压力能的装置,是压缩空气的气压发生装置,是利用空气压缩原理制成超过大气压力的压缩空气的机械。

  • 2023-07-28
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综合布线系统培训资料

综合布线是一种模块化的、灵活性极高的建筑物内或建筑群之间的信息传输通道。通过它可使话音设备、数据设备、交换设备及各种控制设备与信息管理系统连接起来,同时也使这些设备与外部通信网 络相连的综合布线。

  • 2023-08-01
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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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