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中服云-方案库上传教程-手机版

涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。

  • 2022-01-13
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中服云-工业品厂家入驻教程

中服云工业品库秉承着“服务千万家企业完成数字化转型,成为客户首选的工业品平台”的企业愿景, 汇聚超千名工业制造+互联网厂家,依托工业生态伙伴的多年行业积累, 形成针对工业产业链上下游的全链路数字化管理体系,为企业带来便捷透明的一站式采购体验。

  • 2022-01-13
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智慧社区解决方案 TEMBO

中共中央办公厅、国务院办公厅曾转发的《民政部关于在全国推进城市社区建设的意见》中,对中国的社区做了如下的定义 : 社区是居住在一定地域范围内人们社会生活的共同体。 社区是社会的缩影: 社区包括一定数量的人口,而且包括这些人所组成的社会群体和社会组织,包括他们的经济生活、政治和文化生活,而且还包含他们所必需的生产资料和生活资料

  • 2022-01-07
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智慧门店巡营管理方案介绍

通过线上考评解决派巡店员去门店现场考评的交通成本、人力成本、差旅成本,提高考核效率、考核频次、考核工具系统化信息化 视频: 选择线上门店视频。 考评模版:选择按任务考评还是自由考评。

  • 2022-01-07
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浙江省消防网格化管理平台

根据基层实际情况将《火灾隐患督改单》设计成居住出租房、一般单位和小场所三种类型,采用打勾的方式进行填写, 便于基层工作人员的操作。 整改期限届满后,工作人员进行复查并填写《火灾隐患复查单》,确认是否复查合格

  • 2022-01-07
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一路@智慧停车产品简介

系统实现车辆的远距离、快速识别: 入场时,无需停车取卡即可入场,系统自动记录车辆信息及入场时间; 出场时,系统识别车辆信息,根据车辆停留时间快速自动计算出是否需缴费及缴费金额。

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先进的公共交通系统-99p

城市数字化转型的顶层规划推动城市智能交通的高质量发展,对改善群众出行体验、城市智慧交通管理、高效治理“城市病”将起到重要作用。

  • 2022-01-07
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清华大学:人工智能知识图谱

知识图谱(Knowledge Graph)是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应 用,知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。 基于此背景,本研究报告对知识图谱这一课题进行了简单梳理,包括以下内容:

  • 2022-01-05
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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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