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2025中美人工智能赋能产业发展的现状、趋势及政策建议报告

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,既是技术创新的前沿,也是全球竞争的战略高地。当前,我国正处于加快培育新质生产力、全面推进高质量发展的关键阶段。习近平总书记多次强调,“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术”“发展人工智能,将为我国构建现代化经济体系、实现高质量发展提供重要支撑”。

  • 2025-11-07
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2025年数据中心(IDC)标杆企业组织效能报告

截至到2025年10月11日,顺为咨询通过iFind等数据库收集到IDC上市企业组织效能数据,综合考虑营业收入、市场影响力,选取了共10家IDC数据中心企业作为标杆企业进行组织效能分析。

  • 2025-11-07
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2025年中国工业PLM细分市场观察报告

数据观察,规模以上工业。企业利润呈增长减缓趋势影响因素可能含成本上升需求减弱或行业竞争加剧等,如何利用数智能力推动创新,提升产品竞争力和附加值以提高盈利能力亟待解决。

  • 2025-11-07
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2025年亚马逊AWS全栈AI战略:从自研芯片、投资Anthropic到顶层应用布局分析报告

云计算是一种通过互联网按需交付IT资源和应用的服务模式,具有较大的灵活性、可扩展性和成本效益。云计算(CloudComputing)是一种通过互联网按需交付IT资源和应用的服务模式,使用电力或自来水一样使用公共事业服务,使得企业客户无需自建发电厂或水库(即购买和维护昂贵的物理服务器、存储设备和数据中心),而是可以直接从云服务提供商,如亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云,那里租用计算能力、存储空间、数据库等资源,并根据实际使用量付费。这种模式的核心优势在于提供了较大的灵活性、可扩展性和成本效益,使企业和个人能够更专注于业务创新,而将复杂的IT基础设施管理交给云服务商。

  • 2025-11-07
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2025年智能体驱动的大模型系统工程与产业实践解读报告

地方政府陆续出台相关政策,支持各行业发展人工智能大模型、智能体相关研究,并逐步提升对智能体建设的关注程度,培伴随人工智能发展,国家、育人工智能应用服务商。

  • 2025-11-07
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数字消费者权益保护蓝皮书(2024年)

当前,数字消费迎来重大战略机遇期,我国数字消费发展势头强劲,正在成为促进消费提质扩容、转型升级的一把“金钥匙”。加强数字消费者权益保护,既是消费者权益保护制度顺应时代发展的必然需要,也是持续激发消费活力,推动高质量发展的题中之义。本报告将沿袭《数字消费者权益保护白皮书(2023年)》的理论框架和研究脉络,以万份问卷调查数据为基础,深度观察近一年来数字消费者的行为需求和权益保护实践,回应三大热议话题,展望未来保护方向

  • 2025-04-10
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文旅科技向善:助力文旅数实融合新发展(21页 PPT)

连接消费与产业,推动可持续社会价值创新 文旅行业是践行科技向善的天然场景 发展数字经济,助力实体经济的重要领域

  • 2025-01-07
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物联智能家居产品解决方案(78页 PPT)

“智能家居”(Smart Home),又称智能住宅。通俗地说,它是融合了自动化控制 系统、计算机网络系统和网络通讯技术于一体的网络化智能化的家居控制系统。将 家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数 字影院系统、网络家电等)通过家庭网络连接到一起。

  • 2025-01-07
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中服设备健康管理系统产品介绍

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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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