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2026年景区官方微信公众号视频号代运营方案

分析微信社交视频平台的流量配给机制,提供专业化、垂直化的视频管理。监测舆论反应,确保内容传达积极形象,并在出现不良舆论时提供快速有效的处置措施。

  • 2026-01-23
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2025中国电子气体产业发展报告-电子特气国产提升空间广阔-产能过剩风险显现

深企投产业研究院是深企投集团旗下的高端智库,聚焦产业发展,服务区域 经济,致力于为各地提供产业发展落地方案。研究院总部位于深圳,服务区域覆 盖全国主要省市。研究院集聚一批经济研究和产业研究专家,以 985 院校研究生 为主体,链接高校专家学者,为全国各地政府及机构提供智力支持。

  • 2026-01-23
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从悖论到进步-一个净正人工智能能源框架

世界经济论坛的AI能源影响计划旨在推动更高效的AI应 用,在最大程度发挥AI对更绿色、更经济、更安全的能 源未来的贡献的同时,最小化能源使用。

  • 2026-01-20
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氢气储运及利用发展现状、关键挑战与战略机遇研究

随着全球去碳化的深入推进,氢能作为零碳、灵活、可再生的新型能源,正逐步迈向规模化应用。国 际能源署、国际可再生能源署等机构预测,到2050年氢能将满足全球12%-20%的终端能源需求 ,其中储 运与利用环节正是决定氢能从“技术可行”走向“经济可用”的关键。

  • 2026-01-20
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打造全流程能碳智治体系 助力城市高质量碳达峰

在此形势下,全流程能碳智治体系通过统一数据口径、规范核算标准、打通管理链条,既能为城市和企业搭建对接全球碳治理的"数字桥梁",更能将国内清洁能源发展成效转化为国际竞争优势,助力我[目在全球绿色竞争中抢占先机。

  • 2026-01-20
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AI面向未来的智能交通白皮书

在全球新一轮科技和产业革命的推动下,人们正在面临一场前所未有的智能变革,从经济社会的方方面面到生产生活的各行各业,智能化正在产生实质性影响。中国已经明确要实施国家大数据战略,建设数字中国和智慧社会,智慧城市是主阵地。城市从过去的农耕文明1.0时代,发展到近代的工业文明2.0时代,现在正进入数字时代,或者叫信息时代,或者叫智慧时代,即城市化的3.0时代。智慧城市已经成为生态文明建设的重要载体,当前许多城市已经把智慧城市建设作为治理城市病、实现跨越式发展的重大机遇。

  • 2026-01-23
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生成式AI安全白皮书

从文本到图像、语音、视频的多模态表达,从"调用型"向"智能体化"工作流演进。模型不再是外置的试验工具,而是能够被嵌入到知识管理、研发协作、客服运营、风险控制等关键流程,形成可复用的"技能栈"。这种可工业化的能力,要求企业把模型服务、数据治理、权限体系、合规审计放到同一工程体系下统一管理,而不是零散的功能试点。

  • 2026-01-23
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2025“人工智能+”城市治理白皮书

城市,作为人类文明的璀璨明珠,承载着经济、文化、科技等多领域的蓬勃发展,是人类社会迈向现代化的重要标志。然而,随着城市规模的持续扩张与人口的不断聚集,交通拥堵、环境污染、资源紧张等一系列问题接踵而至,传统城市治理模式面临前所未有的挑战。在这一背景下,人工智能(AI)技术宛如一股强劲东风,为城市治理注入全新活力,带来前所未有的机遇与变革。

  • 2026-01-23
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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