随着数据的可得和计算机软硬件的发展,机器学习技术在业界及自然科学领域已经得到了广泛地应用。在社会科学领域,该技术使用虽然起步较晚,但发展也非常迅速。本文目的旨在系统介绍机器学习在社会科学中的应用。在简单介绍定义,在业界及自然科学领域的应用后,我们将从数据生成、预测以及因果识别(DID,RD和IV)三方面详细介绍机器学习在社会科学中的应用。局限于社科因果识别方法论的成熟及样本量限制,我们认为机器学习虽然拓展了社会科学研究的边界,但并不会颠覆现有研究范式。最后,本文从学界不平等及可复制性等方面讨论了该技术在应用过程中可能带来的问题。
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5G是对现有无线接入技术(包括2G、3G、4G和Wi-Fi)的演进与变革,具有速度快、流量密度大、时延短、能效高、支持海量大连接、增强移动带宽等优势。目前,已形成“网络规划—器件材料—网络设备—运营商—场景应用”的产业链条。
近期,元宇宙的概念引爆了互联网,元宇宙是一个可以映射现实世界、又独立于现实世界的虚拟空间。 元宇宙是工业和互联网的下一次大变革方向,将划分出一个时代,推动整个文明发展。人们的生活、体验、价值认知均发生天翻地覆的改变。本文推荐天风证券《 探索元宇宙框架,生产力的第三次革命》,报告从元宇宙的6层架构、需求端全景、细分赛道等给出作者观点。
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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
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”。
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。
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。
本白皮书中,“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异,本文主要按照系统功能进行归纳,具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业,医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程, 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点,已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务,核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件,并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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