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AI产业全景报告2025

在全球人工智能领域,无论是在资金筹集还是技术应用方面,美国继续保持其领导地位。截至2024年10月,美国在人工智能领域中的融资总额与其他国家拉开的 差距明显,占全球人工智能融资规模比例超70%;在研发市场上,美国在企业以及大模型上的规模优势也较为显著,在大模型规模方面,随着人工智能应用的逐 渐火热,我国持续攻坚发力,截至2024年一季度,我国大模型数量规模已占全球总量的36%。

  • 2025-02-20
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2025中国企业跨境电商行业洞察

在全球化日益加深的日子,越来越多的中国企业正在加速全球布局,特别是在跨境电商行业,"出海 "也从“可选项”变为部分企业的“必选项”。

  • 2025-02-19
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2025人力资源工作汇报总结数据分析

人员流动数据显示,综合部流动数据最高,了解人员流动情况,有助于防止人员离职,留住优秀的人才。离职率最高的部 门是综合部,需要深入了解人员离职原因,汇总离职原因并登记,并进行有针对性的改善。

  • 2025-02-19
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智篆GI:高纯度OMEGA-3与中国居民慢病管理白皮书

随着我国目前人口老龄化及慢病年轻化趋势的加剧,慢性疾病已成为影响居民健康的主要因素之一,其影响范围已远远超出了传统认知中的老年群体。基于这一现状,本白皮书旨在深入探讨高纯度 mega-3 在中国居民慢病管理中的作用及应用现状,加强公众对其生理功效的认知,为公众提供更加专业的营养指导,同时也为慢病管理提供新的科学解决方案。白皮书从以下四个章节展开--

  • 2025-02-19
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2025年面向未来的通信:量子安全技术的兴起应用指南

量子安全通信不再是遥不可及的目标一-它正在发生。多样化的技术生态系统正在推动这一进步,包括量子密钥分发(QKD)、后量子密码术(POC)、端到端混合OKD-POC模型、基于卫星的加密和密钥管理,以及将经典系统与量子安全系统相结合的过渡架构。鉴于量子计算的颠覆性潜力,这些创新正在改变我们对于安全通信的认知。

  • 2026-03-14
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中国银河-新材料--散热材料行业深度报告

AIGC驱动高功率芯片爆发,全液冷散热成为主流。随着AIGC的爆发,高功率芯片的热流密度大幅增长,传统风冷散热逼近物理极限,液冷成为高功率芯片散热首选。英伟达Hopper芯片散热方案为液冷冷板(MCCP)/风冷。Blackwell芯片散热方案中,GB300 芯片散热方案采用全液冷独立冷板。下一代VeraRubin芯片采用全液冷散热。英伟达目前海外的散热供应商主要有奇宏、双鸿、Cooler Master、台达和维谛技术(Vertiv)等。冷板用量的大幅提升将带动上游原材料(如高纯铜、铝合金)、精密加工设备及密封材料的需求增长;中游制造商(如 Cooler Master、Vertiv、英维克、高澜股份、申菱环境、同飞股份等)有望受益。

  • 2026-03-14
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稳定币的发展历程、成败叙事及其对中国的启示

稳定币的发展历程通常以2014年为起点。提及稳定币时,多从2014年USDT发行开始,但同年与USDT 同步甚至早数月发布的还有bitUSD和bitCNY,二者依托 BitShares(比特股)平台,基于加密算法打造以美元和人民币计价的虚拟货币,旨在解决当时虚拟货币价格不稳定问题。比特币及基于其原理衍生的“山寨币”价格波动剧烈,相互间交易难度大。

  • 2026-03-14
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人工智能赋能可信数据空间发展研究报告

近年来,人工智能技术突飞猛进,大数据与人工智能已在金融乃至更广泛的社会经济领域扮演越来越核心的角色。从金融视角来看,目前,厦门大学已设立“人工智能金融学”辅修专业、金融专属专业及微专业,并推出“人工智能+数据科学”双学位项目,还计划进一步推出“智慧金融”类的新型学位项目,持续推动人工智能在金融教育与科研中的深度应用,致力于推动人工智能在金融领域的交叉应用。

  • 2026-03-14
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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