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电子凭证数智化无需报销绿皮书

由于受到传统纸质凭证入账的惯性思维和电子凭证直接入账门槛过高的影响,很多企事业单位仍然选择将电子凭证打印成纸质版入账。但是,“纸质版”电子凭证完全不具备电子签名和数字防伪功能,会计核算极易出现数据错误和安全漏洞。电子凭证在入账时又退回“纸质版”,这显然不符合数字化发展趋势,客观上影响了经济社会数字化转型的成效。

  • 2024-10-30
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中小数据中心基础设施可靠性关键要素白皮书

《白皮书》分析了中小数据中心建设、运维现状,并指出供配电、暖通和弱电智能化系统是影响中小数据中心可靠性的三大核心系统。基于这三大系统,《白皮书》从架构可靠、产品可靠、运行可靠和体系可靠四个维度系统阐述中小数据中心可靠性的关键要素,并给出具体的应对措施和建议,对提升中小数据中心的可靠性有很强的指导意义。

  • 2024-01-24
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中国乘用车行业维保后市场数字化白皮书2024

中国汽车市场已成为全球最大的单一市场之一,其高速增长也已成为推动全球汽车行业持续发展的重要力量。随着保有车辆车龄的增长及新能源渗透率的快速提升,汽车后市场,尤其是乘用车维保业务将迎来新的发展阶段。多元化、强竞争、数字化将逐渐成为维保业务未来发展的三大重要趋势。

  • 2024-08-21
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  • 36页
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《6G典型场景和关键能力》白皮书)

面向 2030 年及未来,人类社会将进入智能化时代,数字世界与物理世界将无缝融合,社会服务均衡化、高端化,社 会治理科学化、精准化,社会发展绿色化、节能化将成为未来社会发展趋势。经济、社会、环境的可持续发展以及技术的创新演进将驱动移动通信技术持续从 5G 向 6G 迭代升级,推进 6G 向泛在互联、普惠智能、多维感知、全域覆盖、绿色低碳、安全可信等方向拓展。

  • 2023-01-16
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工业 APP 白皮书(2020)

工业 APP 是基于松耦合、组件化、可重构、可重用思想,面向特定工业场景,解决具体的工业问题,基于平台的技术引擎、资源、模型和业务组件,将工业机理、技术、知识、算法与最佳工程实践按照系统化组织、模型化表达、可视化交互、场景化应用、生态化演进原则而形成的应用程序,是工业软件发展的一种新形态。

  • 2022-01-12
  • 阅读664
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中国移动:面向超万卡集群的新型智算技术白皮书(2024年)

中国移动:面向超万卡集群的新型智算技术白皮书(2024年),中国移动:面向超万卡集群的新型智算技术白皮书(2024年)

  • 2024-11-07
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2024美妆行业数字化转型白皮书-百胜智库

美妆行业的全球市场规模与快速增长,深入探讨美妆行业的最新趋势和未来发展前景,从市场规模、产业链变化、竞争格局、人群分析以及行业发展趋势等方面进行全面解析。 ·同时,关注消费行业的新趋势和消费人群特征,以及这些变化对企业和市场的意义,消费人群特征和消费趋势的变化对行业的影响。

  • 2024-08-23
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清华大学教授:唐杰——深度分析:人工智能的下个十年

唐杰教授从人工智能发展的历史开始,深入分析人工智能近十年的发展,阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果,尤其提到算法是这个感知时代最重要、最具代表性的内容。 重点讲解了 BERT、ALBERT、MoCo2 等取得快速进展的算法。最后说到下一波人工智能浪潮的兴起,就是实现具有推理、可解释性、认知的人工智能。

  • 2022-09-27
  • 阅读662
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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。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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