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2020-2021年中国区块链产业发展白皮书

自 2016 年国家在《“十三五”国家信息化规划》中将区块 链技术列为需超前布局的战略性前沿技术以来,不断从技术、产 业、应用等方面强调要加强区块链的基础研发和前沿布局。在国 家的超前部署下,我国区块链产业发展已经取得了一定的成果。 2020 年是国家全面建成小康社会目标实现之年,是全面打 赢脱贫攻坚战收官之年,是“十三五”目标完成与“十四五”任 务开启的承接之年,是数字经济发展和新型基础设施建设的重要 机遇之年,区块链作为一种数字技术,在新的机遇和挑战面前, 为国家社会经济发展和智慧城市建设提供了重要保障。 全面掌握我国区块链产业发展整体态势,是加快推动区块链 技术创新应用,构建良好产业生态,推进区块链产业健康发展的 关键所在。本报告从政策、规模、基础设施、园区、企业等方面 对我国区块链产业发展进行了详细梳理和总结,旨在为国家、各 部委以及各地方政府布局区块链产业发展方面提供良好的参考 意见。

  • 2021-05-28
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《智慧能源白皮书》

碳中和愿景将加速推动能源清洁低转型 碳中和愿景将加速推动能源清洁低转型 碳中和愿景将加速推动能源清洁低转型 。2020 年9月22 日,我国向世 界郑重宣布 界郑重宣布 界郑重宣布 ,“中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 ,采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 , 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值 年前达到峰值 年前达到峰值 ,努力争取 努力争取 2060 年前实现碳 年前实现碳 年前实现碳 年前实现碳 中和 ”。

  • 2021-04-20
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光伏高比例接入应对技术白皮书-固德威

新型电网是以光伏发电、风力发电等新能源和火力发电等传统能源结合的形式,由于新能源具备随机性、波动性和间隙性,导致了新型电力系统呈现出“一低、两高、双峰、双随机”的特点,即低系统转动惯量、高比例新能源和高比例电力电子装备、夏冬负荷双高峰、发电出力和用电负荷双侧随机波动,给电力系统稳定运行带来了挑战。

  • 2024-12-30
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华为智简园区WLAN高密覆盖技术白皮书

随着 WIFI 普及,越来越多的公共场所提供了 WIFI 热点覆盖,为人们随时随地接入WIFI 网络提供了便利,但同时给 WIFI 建设者提出了挑战,尤其是在足球场、篮球场这类场景下,如何为高密度、高并发率的的用户提供良好的业务体验,成了高密覆盖的关键。在高密场景通常用户密度高,数量大,为了满足大量用户的接入,布放了大量的 AP,这些 AP 的距离要比一般场景下高出很多, 如在一般场景下 AP 间的距离通常有 20-30 米,甚至更大,而在高密场景下 AP 间的距离只有 10 米,甚至更小。

  • 2021-04-29
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赛迪区块链数字版权应用白皮书

本报告旨在围绕数字版权发展的现状及存在问题,分析区块链技 术如何能更好地与数字版权应用深入契合。本报告分为共分为七个部 分,第一部分重点介绍数字版权相关概念、内涵以及数字版权产业链; 第二部分介绍数字版权行业现状及数字版权保护工作存在的问题;第 三部分主要分析了区块链数字版权应用可行性和应用方向;第四部分分析了区块链数字版权应用现状、区块链版权应用模式、技术架构和 典型案例等;第五部分重点分析了区块链数字版权应用面临的挑战; 第六部分分析了区块链数字版权应用的发展趋势;第七部分提出了区 块链数字版权应用的发展建议。

  • 2021-04-21
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基于可信数字身份的区块链应用服务白皮书

2020年是全面建成小康社会和“十三五”规划收官之年,是实现“第一个百年”奋斗目标的关键之年,也是“十四五”规划的谋篇布局之年,数字经济发展正成为全球经济增长的新引擎。“来源:可信区块链推进计划”。

  • 2021-04-20
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2023智能算力白皮书

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  • 2023-09-13
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【浪潮信息】eBPF技术实践白皮书

本白皮书重点介绍 eBPF 技术的概念、技术实践以及发展趋势。本书首先梳理了eBPF 的架构和重要技术原理,然后分析了 eBPF 在多种典型应用场景的使用方案,并进一步对 eBPF 技术的发展趋势做了探讨。

  • 2023-12-19
  • 阅读515
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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

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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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