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新质生产力6大细分产业赛道

新质生产力是经济增长动能切换的必然路径。目前,中国省域新质生产力整体呈现梯度提升和发展不均的特征,在高教资源禀赋、创新人才分布、基础设施建设三方面有优势的第四层级的高水平省份(北京、上海、浙江、广东、江苏)有望率先受益。全要素生产率(TFP)大幅提升驱动生产函数发生质变,注入“新质”生产要素。

  • 2024-09-14
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【专家PPT】源网荷储一体化与综合能源服务开发模式与案例分享

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  • 2024-04-16
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埃森哲:竞速上云:全面收获云价值

为了解企业的上云进程及云投资的价值回报情况,埃森哲面向全球800家年收入在10亿美金以上的企业开展了调研,调研于2022年7月至8月期间举行,问卷覆盖了14个国家/地区、12个行业的业务高管和IT高管。基于实证研究和数据分析,报告团队同技术专家、行业专家、埃森哲业务负责人等进行多轮深度访谈。本次调研延续了2018年和2020年两次研究话题4,5,研究发现企业在上云方面取得了长足进展,但距离实现全部云价值仍然存在差距。众多企业在实现上云初级目标后,开始渴望更多的回报。为此,企业需将重点从“上云就行”转向“获取云价值”,通过“持续、无缝用云”来全面达成预期成果,提高创新水平并挖掘业务机遇。

  • 2023-06-19
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BCNet-SC-S使用手册 V1.0

BCNet-SC-S 是一款经济型的以太网通讯处理器,是为满足日益增多的工厂设备信息化需求(设备网络监控和生产管理)而设计,BCNet-SC-S 用于施耐德 Quantumn/Premium/TSX Micro/Twdio/M200/M218/M221/M241/M238/M251 等多个系列 PLC 的以太网数据采集,非常方便构建生产管理系统。模块集成 WiFi 功能,支持 AP 模式、STA 模式和 AP+STA 模式,非常方便构建 WiFi 网络,直接通过 WiFi 进行 PLC 编程、数据采集和数据交换

  • 2022-10-12
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5G多媒体网络切片商业白皮书

本白皮书洞悉未来,展示网络切片带来的超低时延和超快移动5G是如何创建专门的虚拟网络,提供4G网络无法实现的新业务和新能力。

  • 2022-07-19
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大牛给你科普天线,揭开基站收发信号的奥秘

所消耗的能源较少,智能机械制造业就是基于智能技术的应用发展而来的,由于智能技术具有精确性高和运行速度快的特点

  • 2022-05-09
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TiD+2016+下一代软件工程中的数据智能研究V1.0_Print

既是业界对其决策智能技术突破的肯定,也是全球范围内对萨摩耶云人工智能应用落地模式和商业价值的认可,再次彰显了其领先的服务优势和行业影响力。

  • 2022-04-17
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Turck_Industrie-4.0_数据与通讯解决方案

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。

  • 2022-04-17
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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

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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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