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IBM商业价值研究院通过人工智能和自动化获得竞争优势

5G 时代就在眼前,但这并不能保证 CSP 实现增长。以往移动通信技术更新换代之时,消费者的电信服务价格基本上保持不变。因此,当全球 CSP 推出 5G 之际,他们仍被迫寻找其他增长途径。 提供高质量的网络必不可少。但是,仅凭出色的网络并不足以从 5G 获得经济价值。在 5G 利润争夺战中,CSP 现在还要面对全球性的网络规模企业(例如亚马逊、谷歌、脸书、阿里巴巴和腾讯)以及其他擅长通过网络获利的云原生企业带来的颠覆性挑战。这些“颠覆者”通过改善用户生活,帮助他们解决问题,赚取了大多数的利润,而这在很大程度上依赖于 CSP 的投资。

  • 2021-03-17
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阿里巴巴淘系-吕小欧-大型战略合作项目管理实践阿里与星巴克新零售探索

双方在各自领域都开创了一种文化和生活方式,两者联手共创新零售的新生活方式。 消费者可以通过淘宝、支付宝、饿了么等多平台和星巴克自有应用等任一入口,访问全新的星巴克线上新零售智慧门店,享受包括积分、社交礼品、电子商务、移动订购以及其他互动体验在内的数字体验。 目标:联手开创全新的星巴克线上新零售智慧门店,一起打造行业标杆,革新消费体验。

  • 2021-03-17
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计算机行业专题报告新基建专题之一IaaS快速成长

根据中国信息通信研究院的数据显示,2018 年我国云计算整体规模达到968.2 亿元,增速 39.2%。根据 IDC 发布的报告显示,中国公有云 Iaas+Paas行业前五的市占率从 2018H2 的 73.6%增加到 2019H2 的 76.2%,行业的集中度进一步提升。其中阿里云的市占率超过 40%,在行业中处于一枝独秀的地位。阿里巴巴云计算和互联网基础设施的收入从 2015 年的 30 亿元快速增长到了 2018 年的 247 亿元,而 2019 年前三季度达到了 278 亿元,同比增长率达 64%。腾讯云发展迅速,2018 年云计算收入 91 亿元,2019 年达到170 亿元,增速 87%,而腾讯的整体资本支出在 2019 年达到了 570 亿元。根据 Canalys 发布数据,2019 年全球云计算支出增加 37.6%,达到 1071 亿美元,而阿里云占比仅为 4.9%,与排在第一的 AWS 差距巨大。从全球来看,Top4 的集中度进一步提升,从 2018 年的 55.2%提升到了 2019 年的 59.9%。因此,基于国内云计算产业的现状,参照美国的云计算行业发展进程,仍有巨大的发展空间。

  • 2021-03-17
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新能源行业充电桩行业深度报告新基建春风已来充电桩景气向上

充电桩纳入新基建,硬件行业有望复苏。截至 2019 年,公用充电桩共 51.6万个,年度新增 21.6 万个;个人桩 70.27 万个,年度新增 22.57 万个。随着充电桩被列入新基建项目,政策层面国家明确表示将研究优化充电设施建设的奖补政策,进一步调动地方积极性,加快建设进程,尽快改变车多桩少的局面;另一方面各地也在疫情前后出台了地方补贴政策,上海、成都等地的运营补贴力度明显加大。国网南网均制定了较为宏大的建设目标,我们预计 2020年新增量有望在 2019 年 44 万个基础上翻倍达到 90 万个(公共+私人电桩)。

  • 2021-03-17
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正泰杭州新能源产业园概念方案设计

正泰新能源 光伏发电工程总承包\全套光伏设备供应、产能运维服务 业务领域 光伏发电项目投资、分布式光伏电站、户用光伏系统、大中型地面光伏电站、农光互补光伏电站、渔光互补光伏电站

  • 2021-03-17
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城市大脑总体规划建设方案

城市大脑建设路线,遵循“统筹规划、急用先建、分步实施、整合资源”的原则有序开展。扩大数据接入覆盖,完善数据共享调度,开展区县中枢试点,全面实现城市治理微观监测、预警、告警,推进事件处置联动机制和城市治理决策支持机制.

  • 2021-03-17
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疫情防控云平台建设方案

疫情防控云平台通过人脸身份信息数据,提供相关的核查上报、数据分析、数据报告等服务。不仅能够帮助企业、学校、社区、城市进行信息整合,便于进行规范化、系统化的管理,还能够帮助政府部门在防疫期间实时、动态掌控各市区、社区、村镇的疫情情况,进而为合理的决策和部署奠定基础。

  • 2021-03-17
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化工行业废气治理方案

化工废气是指在化工生产中由化工厂排出的有毒有害的气体。化工废气往往含有污染物种类很多,物理和化学性质复杂,毒性也不尽相同,严重污染环境和影响人体健康。不同化工生产行业产生的化工废气成分差别很大。液气化工产生的废气主要成分有乙烷、丙烷、醇类等物质;化肥化工主要成分有尿素粉、异丙胺、甲烷、氨气等物质。

  • 2021-03-17
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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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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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