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2026数据要素市场建设与数据资产化案例集

数字经济浪潮下,数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一,其价值挖掘与高效流通是推动数字中国建设、激活经济发展新动能的关键抓手。随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《“数据要素X”三年行动计划(2024-2026年)》等政策落地实施,数据资产化成为企业盘活数据资源、实现价值增值的核心路径,而数据资产入表作为数据资产化的重要落地环节,更是打通数据资源向资产、资本转化的关键枢纽。

  • 2026-07-07
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国家数据局-数字中国发展报告(2025年)

在2015年第二届世界互联网大会开幕式上,习近平总书记首次提出“数字中国”这一概念。此后,习近平总书记在国内外多个重要场合为数字中国建设把舵定向、擘画未来。在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,我国牢牢把握数字化、网络化、智能化发展机遇,在全球范围内率先从国家政策层面将数据确立为生产要素,组建国家数据局统筹数字中国建设,搭建起数据产权制度、数据资源调查制度等数据基础制度的“四梁八柱”。各地区各部门认真学习贯彻习近平总书记关于“数字中国”的重要论述以及两次致峰会贺信精神,深入推进数字中国建设,不断提升数智化发展水平,把数字中国美好图景一步步变为现实。

  • 2026-06-29
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2026电网无人机检测检修应用与创新工法标准体系研究报告

电网作为现代社会运转的“能源血液主动脉”,其稳定、高效运维直接关系到国家能源战略安全、经济社会发展与民生福祉保障。长期以来,我国电网检测检修主要依赖人工登高作业或载人直升机作业,在超170万公里架空输电线路、1000万公里架空配电线路(70%以上分布于山区、丘陵等地形地貌复杂区域)运维中,两种模式在效率、成本、安全性上均存在显著短板,难以适配现代电力系统的发展需求。例如在新型电力系统中,关键用户对供电中断的容忍极为严苛,这对电网检测检修的“预防性”与“及时性”提出了前所未有的高要求,传统模式已难以为继。此外,近年来全球极端气候事件频发,给电网运维带来严峻考验,更加凸显传统运维模式的弊端与不 足。

  • 2026-07-16
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2026大疆机载智能算法开发白皮书

注册成为大疆开发者,申请开发机载算法,通过后,可获取开发相关资源,本地模型训练完 毕后可将模型上传至开发者平台进行量化并验证模型性能,验证通过后基于用户SN打包 模型进行在线或离线模型分发。

  • 2026-09-15
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2026年H1中国化妆品行业洞察报告

渗透率56.8%。51.77% (+1.59pp) .TOP20名单高度稳定,但位次变化明显, 总规模与渠道格局:总量创新高,但线下失守。2026H1行业规模5189亿(+4.56%),均线上贡献增量, 国货vs外资竞争格局:国货增速6.5倍于外资,五年攀升趋势不改。国货占比从2025H1的50.18%升至 品牌集中度与TOP20位次:超头部暂时收窄、中腰部扩散。谷雨第13一第10,毛戈平第20一第13。

  • 2026-08-03
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中国工业机器人行业市场白皮书(2026分享版)

由于研究方法和抽样样本的限制,研究结果可能与市场情况存在一定偏差,格物致胜(Winteligence)的研究成果对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,也不保证本报告所包含的信息或建议在本报告发出后不会发生任何变更,且本报告中的资料、意见和预测均仅反映本报告发布时的资料、意见和预测,可能在随后会作出调整。我们已力求报告内容的客观、公正,但文中的观点、结论和建议仅供参考,不构成投资者在投资、法律、会计或税务等方面的最终操作建议。

  • 2026-07-07
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数据安全-隐私计算技术

隐私计算概览 √联邦学习、安全多方计算和可信执行环境是当前隐私计算技术的三大主流技术路径 隐私计算应用从金融、医疗等领域逐渐向其他行业延伸 安全多方计算 实现多个数据拥有者协同完成指定的计算函数,同时不泄露隐私信息 百万富翁问题

  • 2026-08-03
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中国一带一路能源投资报告2025

共建“一带一路”倡议提出十余年来,已成为推动全球发展的重要国际合作平台。在共建“一带一 路”倡议下,中国精准对接全球发展需求,不断加快海外投资步伐,在能源等领域展现出强劲动力。 当前,“一带一路”能源投资正经历战略性升级,从传统的资源开发向涵盖技术创新、产能合作、绿 色发展的全产业链协同模式转型。2025 年上半年中国在共建“一带一路”合作中的能源投资再创历 史新高,在总投资中占比达 35%,凸显出能源合作在“一带一路”建设中的支撑作用。

  • 2026-07-07
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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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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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