5、中国碳捕集利用与封存技术发展路线图-29页

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2024-10-12
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CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络，如图1所示，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，下文在区分三者的时候，都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

2023-02-27
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往复式压缩机培训课件PPT，看了就有收获！

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2023-02-13
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中国集成电路设计行业概况研究

集成电路系采用特种电路设计及加工工艺，集成于半导体晶片上的微型电子电路产品。集成电路相比传统的分立电路，通过降低体积减小材料耗用量，大幅降低了制造成本，同时，其微小的体积及元件的紧密排布提高了信息的切换速度并降低了能耗，使得集成电路比分立电路在成本及效率上均有较大的优势。

2023-07-26
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未来5年的全球五大趋势！

从2015年起，每年年底，科尔尼Kearney（管理咨询公司）都会推出《未来五年全球五大趋势》研究报告。（2022年报告的覆盖期是2022-2027年）

2023-01-31
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加拿大“海王星”海底观测网

加拿大“海王星”海底观测网（NEPTUNE-Canada）是世界首个深海海底大型联网观测站，位于东太平洋的胡安·德·夫卡板块最北部。它以板块构造运动、海底下的流体、海洋生物与气候、深海生态系统为科学目标，通过海底光缆连接安装在海底的仪器设备，进行实时、连续的观测，并通过光电缆将观测信息传回陆地实验室。此外，NEPTUNE-Canada还具有崭新的管理运行形式和开放的数据管理模式，非常值得我国开展海底观测网建设时加以借鉴。

2022-02-10
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NLP技术在短视频场景中的应用实践

原则？尽量标注模型识别不够好的句子？利用更多信息辅助文本标注？方法？基于搜索用户点击行为的实体标注？基于短视频内容理解的实体标注？借助知识图谱信息辅助标注

2021-04-16
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AI设计下的智能驾驶场景文本识别技术

交通标志识别作为智能驾驶、交通系统研究中的一项重要内容，具有较大的理论价值和应用前景。尤其是文本型交通标志，其含有丰富的高层语义信息，能够提供极其丰富的道路信息。因此通过设计并实现一套新的端到端交通标志文本识别系统，达到有效缓解交通拥堵、提高道路安全的目的。

2021-04-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进