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人工智能治理与可持续发展实践白皮书

当前,人工智能技术蓬勃发展,广泛赋能千行百业,给人类生产生活带来了深刻变 化。人工智能在促进社会发展的同时,也存在着风险和挑战。习近平总书记曾多次 强调, “要确保人工智能安全、可靠、可控”。开展人工智能治理,发展负责任和可信的人工智能,助力可持续发展愿景实现,正在成为共识。

  • 2023-11-06
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华为不动产行业数字化转型之应用现代化白皮书2024

数字时代重塑产业格局,不动产行业逐步从追求高速增长转向聚焦高质量发展。数字化转型激活了不动产企业的内生增长力,是不动产企业发展的必由之路,而应用现代化则是践行数字化转型的落地抓手。应用现代化将深化企业内功,借助前沿的发展思路、技术工具与生产模式,驱动不动产行业的现代化升级。

  • 2024-04-27
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  • 44页
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中国仿制药发展报告2022版

国内外仿制药对于人民健康的保障都发挥着重要作用,欧美日等发达国家,在政府的倡导和支持下,仿制药市场占有率已经达到了50%以上,并依然以10%左右的速度快速增长,是创新药增长速度的两倍。美国是仿制药替代率最高的国家,从美国仿制药学会发布的报告来看,2015年美国仿制药在处方量当中的占比是89%,金额只占27%,2015年仿制药为美国整个医疗系统节省2270亿美元。

  • 2023-02-08
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华为云管理园区解决方案智能调优和漫游技术白皮书2.0

如今移动终端的爆炸式增长,伴随着越来越多移动终端应用的出现,越来越多的客户将应用转移到了WLAN网络上承载。同时,为方便用户的部署、运维,通过云控制器管理网络的方式正逐步的在推广。通过云管理来控制客户的无线网络,其以部署快捷、集中维护、精简成本、大数据分析等优点,在商超、零售、企业办公等场景广泛应用。 区别于传统的WLAN网络,云管理的网络可以不用部署物理AC,通过控制器管理、控制云AP,云AP之间相互协调,实现传统的调优、漫游功能。

  • 2021-06-17
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新型工业控制蓝皮书

工业控制系统正处于从封闭走向开放、从单一走向融合的关键变革期。新型工业控制架构正逐步成型,以软硬解耦、开放互联、融合智能为核心特征,为工业生产带来了前所未有的智能化、网络化、协同化能力,成为推动新型工业化目标实现的关键力量。本蓝皮书旨在深入剖析新型工业控制的内涵、演进趋势及关键技术,挖掘其在各行业的应用潜力与价值,旨在为工业控制领域的创新发展提供新视角、新思路,携手各界同仁共同探索新型工业化的新路径,加速实现工业经济的高质量发展。

  • 2024-11-11
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2030光风储能源转型白皮书-InfoLink Consulting-2023-109页

第21届气候变迁缔约国大会(COP21)于2015年通过《巴黎协定》,约定「将全球平均气温升幅控制在不超过工业化前水平之2°C以内,并致力于控制在1.5℃内之目标」。然而,政府间气候变迁问题小组(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)在2021年的报告中公布,1.5℃的限制约在2030年就会被超越,为气候变迁议题大敲警钟。

  • 2023-07-06
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  • 108页
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供应链零碳转型的趋势和技术

? 碳中和对供应链管理的深远影响 ? 循环供应链的碳足迹和助力碳减排 ? 供应链三大变革关系的逻辑框架 这些奠定了供应链数字化变革,循环供应链变革,以及供应链零(低)碳转型的理论基础。其中循环经济如何帮助碳减排和其本身产生的碳足迹的论述正奠定了循环与零(低)碳的关系的理论基础(定性的),且是当今逆向供应链及逆向物流行业值得关注的基本问题和其制定战略的参考指南

  • 2023-11-24
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  • 126页
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华为区块链白皮书

区块链成为近两年热点话题,因其通过分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密 算法等技术的集成,可有效解决传统交易模式中数据在系统内流转过程中的造假行为,从而 构建可信交易环境,打造可信社会。近年来各国政府机构,国际货币基金组织以及标准、开 源组织和产业联盟等在纷纷投入区块链产业的拉通和应用。随着区块链的产业价值的逐渐确 定,区块链迅速地成为一场全球参与竞逐的“军备”大赛,中国也开始从国家层面设计区块 链的发展道路(发改委委托信通院组织国内主要区块链公司进行区块链的顶层设计的研讨, 工信部的信软司也在积极确定区块链的顶层设计机构)。2018 年,区块链及相关行业加速发 展,中国将领跑全球进入“区块链可信数字经济社会”,我们正面临区块链重大的产业机 遇

  • 2021-07-23
  • 阅读733
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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