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新能源汽车发展任重道远,产业链核心供应格局呈现

在智能制造时代下发展的重要任务就是建设和制造,只有加强了制造行业的发展,才能有效的对我国的综合国力进行增强,

  • 2022-03-02
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新能源汽车提速在即,动力电池掘金浪潮来临

通过分析全年人工智能企业科技创新和应用落地成果,基于深度市场洞察与产业研究,旨在寻找运用AI技术赋能行业应用,为AI应用落地提供强大推力的创新人工智能企业。

  • 2022-03-02
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-DTCC2016-选择的悖论,十年DBA成长路反思-v1.1

Slack现在与Dropbox集成,这意味着你可以直接从桌面上将文件上传到Slack聊天室,而无需离开应用程序。

  • 2022-02-15
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从日志统计到大数据分析-曹犟

开发人员不仅需要保证为客户带来动态性和预期性的体验,还需要新技术来开发数字化转型所需的新功能。那么,软件开发者将如何在 2022 年满足这些日益增长的需求?接下来为大家梳理了 2022 年需要关注的基本软件开发趋势。

  • 2022-02-15
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转转-基础架构如何支撑电商平台快速崛起

人工智能的学科知识体系非常庞大,除了共同的学科基础之外,还存在非常多的细分方向。总体上,不同的学校根据自己的实际情况有所侧重。人工智能专业本身是一个交叉学科,包含了很多的具体细分方向,比如:智能语音语义、计算机视觉、智能规划决策、自动驾驶等,以后的就业方向有很多。智能建造、智慧城市、智能安防、无人驾驶、智慧共享物流、智能家居等场景中,都会涉及到人工智能技术,它能为行业赋能,并演变出新的发展方向与道

  • 2022-02-10
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企业云融合计算解决方案参考

国内某大型食品加工企业根据业务需要,新建研发数据中心。研发数据中心要求以虚拟化、云计算为支撑,以信息安全为核心,以标准化、模块化服务为主体,以运营服务为导向,建设基于云理念的弹性、高效、安全的基础设施资源运营服务中心,实现基础软、硬件设施资源动态调度、自动管控、共享使用和业务快速部署,提高运营效率,降低运营成本,满足企业“数据驱动、用户至上、开放协同、随需应变”的信息化发展战略的要求。

  • 2022-02-06
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锐捷销售培训-极简网络

锐捷网络是数据通信解决方案品牌。锐捷网络坚持走自主研发的道路,以“场景创新”在竞争激烈的网络设备市场走出独树一帜的发展大道。从成立之初,锐捷网络就确定了自己的使命“推动网络技术发展, 紧随网络应用浪潮

  • 2022-02-05
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基于TL494开关电源设计

开关电源IC是指开关电源的脉宽控制集成,电源靠它来调整输出电压电流的稳定,在开关带能源当中,根据不同的输出功率选择不同的拓扑结构。一般开关电源芯片都支持两种电压输入形式:一为230VAC的但电压输入,另一种为85到265VAC输入。

  • 2022-02-07
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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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最新上线

《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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