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易观国际_2017年中国短视频MCN行业发展白皮书

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。

  • 2022-03-11
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短视频_App_行业分析报告_七麦数据

我国早在2014年就开始了央行数字货币的研制。我国的数字货币DC/EP采取双层运营体系:央行不直接向社会公众发放数字货币,而是由央行把数字货币兑付给各个商业银行或其他合法运营机构,再由这些机构兑换给社会公众供其使用。

  • 2022-03-15
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2018_抖音短视频营销策略通案-今日头条

在经历了实物、贵金属、纸钞等形态之后,数字货币已经成为数字经济时代的发展方向。相比实体货币,数字货币具有易携带存储、低流通成本、使用便利、易于防伪和管理、打破地域限制,能更好整合等特点。

  • 2022-03-15
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360私有云平台基于Kubernetes的容器服务实践

向后兼容和易于升级将是2022年开发团队的两个重要考虑。在过去,当一个软件产品的新版本发布时,如果用户想继续使用该产品,往往被迫升级。然而,随着许多公司发布向后兼容的产品,这种情况不再存在。

  • 2022-03-12
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从InfluxDB看时序数据的处理-陈超

根据GitHub的Octoverse报告,虽然在远程办公流行前,有41%的受访者是在办公室办公,但只有10.7%的人选择在疫情结束后仍留在工作场所。这相当于疫情发生后让在办公室内工作的人的比例下降了30%。

  • 2022-03-12
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元宇宙论坛跨界对话

近来,“元宇宙”成为热门话题,越来越频繁地出现在人们的视野里。大家都在谈论它,但似 乎还没有一个被所有人认同的定义。元宇宙究竟是什么?未来它会对我们的工作和生活带来什么样 的改变?当谈论虚拟现实(VR)、增强现实(AR)的时候,我们到底在谈什么?新风口?新概念? 新技术?新名词?来自学界、产业界和人文领域的大咖作客阿里研究院,展开关系科技与人的跨界 对话,对当下热门的元宇宙进行冷思考,探讨技术的普惠之路。

  • 2022-03-05
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云原生数据湖构建、分析与开发治理最佳实践

当我们谈数据湖的时候,我们在谈什么? 1. 我们在做 Hudi 数据湖,你们用哪个,Delta 还是 Iceberg? 2. 我们在做 OSS 数据湖,。。。 3. 什么,你们数据湖用 HDFS? 4. 我们在阿里云上搞 JindoFS,优化数据湖,。。。 5. 最近搞了个湖仓一体,

  • 2022-03-05
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张思楚-使用前端技术高效构建高质量 Hybrid App

企业应用工业互联网,需要由浅入深、循序渐进,由生产监测、远程服务、智慧物流等基础环节向数字化研发、机器视觉检测、精准设备控制等关键环节延伸。

  • 2022-03-07
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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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《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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