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中国矿业发展白皮书:黄金矿业发展核心议题思考

自古黄金贵,犹沽骏与才。作为唯一兼具商品和货币双重属性的产品,2020年,伴随新冠疫情蔓延、全球经济下行,全球黄金价格仍延续高位,行业热度居高不下,在充分彰显着硬通货本质的同时,也催生了一系列新的行业发展思考。 无论在哪个阶段、置身何种环境,发展始终是黄金企业最核心的主题。十三五以来,伴随黄金矿业行业全面步入存量时代,黄金企业的发展策略已出现明显的演进,除注重现有矿山的挖潜和产量提升外,外延性并购已成为增加资源和产量的核心手段。

  • 2021-03-30
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我国各省区市“新基建”发展潜力 白皮书

2020 年 3 月 4 日,中央政治局常委会指出,“加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。以 5G 基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网为代表的“新基建”项目成为各地投资的重点。

  • 2021-03-30
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中国银发经济市场调研报告2026

经济驱动产业发展:消费基础稳固+消费能力升级+医疗保健支出提升:银发健康(康养)产业迎来了需求与支付双支撑的利好环境

  • 2026-04-14
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2023智能光伏十大趋势白皮书-华为

近年来,光伏与储能电站的安全事故时有发生,尤其随着光储设备功率越做越大,以及光伏上屋顶、储能进园区/家庭成为趋势,如何端到端地实现整个系统层面安全防护成为亟需关注的要点。

  • 2024-08-23
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24H1税务行业数字化白皮书-华为

在互联网、人工智能、大数据、移动互联网的驱动下,数字经济蓬勃发展,给全球税务机关和税务征管带来了新的机遇和挑战。基于经济合作与发展组织(“OECD”)在2020年提出的以税收征管数字化转型为主要内容的税收征管3.0的愿景,税务机关将成为数字政府的组成分,能够更加有效地实现税收监管,避免税源流失。因此,采用先进技术,进行税务征管数字化转型已经成为当前很多国家税收征管改革实践的普遍做法。那么如何利用好数字化技术,精准化、个性化、智能化地提升征管能力已成为全球税务机关的共识和变革趋势

  • 2024-05-14
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2023中国特色ESG议题企业传播趋势(双碳篇)

在双碳语境中,“碳”特指二氧化碳,是温室气体中最重要的组成气体,而温室气体是全球变暖等气候问题的重要因素。中国是二氧化碳的排放大户,为了促进国家、社会的可持续发展,习总书记在第七十五届联合国大会中提出“碳达峰”与“碳中和”的“双碳战略”,即中国力争在2030年前二氧化碳排放达到峰值,而后逐步下降;到2060年前,通过植树造林、节能减排等方式实现二氧化碳排放正负相抵,相对零碳排放。

  • 2024-03-19
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2023-2024中国科技类消费电子产业发展白皮书-2023.10-21页

中国科技消费电子行业有两个重要属性,一个是消费,一个是科技。消费是需求属性,科技是供给属性。科技创新的内在原因是需求变化,创新的传导机制是通过投资,创造供给而完成。需求经济和技术创新必将推动消费电子行业结构的重大调整,从而产生新的增长引擎。

  • 2023-12-04
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绿色算力白皮书(2023)-中国信通院

随着数据中心产业的快速发展,其能耗也在不断增加,碳减排问题不容忽视。尤其过去五年中,数据中心机架规模一直保持着平均每年30%左右的增长速度。国家发改委、网信办、工信部、国家能源局等多个部门发布了一系列政策,特别强调需要加强数据中心节能技术适用和能源配套机制,推动数据中心绿色发展,实现数据中心行业碳减排目标。

  • 2023-09-20
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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