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经营诊断与波动分析实践

确 定 指 标 体 系 : 通 过 对 业 务 的 深 入 了 解 与 既 往 业 务 数 据 沉 淀 , 抽 象 核 心 指 标 体 系 形 成 初 版 , 并 与 分 析 师 拉 齐 共 识 , 明 确 指 标 主 题 及 负 责 人 , 完 善 维 度 指 标 命 名 & 口 径 & 数 据 更 新 频 率 等 信 息 规 范 , 最 终 形 成 指 标 体 系 。

  • 2025-02-07
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AI浪潮驱动海外燃机需求井喷:国产两机赛道有望估值重塑

AI算力缺电驱动燃机景气上行,利好军工“两机”产业链配套企业。燃气轮机作为技术成熟、功率覆盖广、启动迅速且运行稳定的动力装备,长期在电力系统的基荷与调峰中扮演关键角色。当前,全球正经历由AI算力爆发引发的深刻变革,AI大模型参数量与计算量呈指数级增长,驱动数据中心迈入“吉瓦级”时代,其高能耗、高功率密度及高动态负载的特性,对美国等地区的现有电网构成巨大挑战。在美国电网扩容缓慢、输电设施建设周期漫长的背景下,燃机凭借其部署灵活、供电可靠的突出优势,成为中短期内解决AI数据中心“缺电焦虑”的最优解。值得注意的是,燃气轮机与航空发动机(简称“两机”)

  • 2026-04-02
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中国能源资产运营行业研究报告

能源资产运营是指对能源相关资产进行系统化管理与优化配置,以实现资产价值最大化和运营效率提升的全过程。具体来说,能源资产涵盖了从能源的生产、传输、储存到最终消费的各个环节,既包括实物资产,也包括无形资产。

  • 2026-04-02
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中国ESG发展:“十四五”回顾与“十五五”展望

随着中国经济的快速发展,企业社会责任的内涵和外延也在不断扩展,ESG(Environmen-tal,Social and Governance,即环境、社会和理)作为企业社会责任的高级形态和企业社会责任实践的高阶范式,更是经济社会可持续发展的内在要求。ESG的内涵可以从结构性要素和系统性逻辑两个维度加以理解。从结构上看,ESG 非由 E(Environmental),S(Social)、G(Governance)三个元素机械叠加而成,而是统一

  • 2026-04-02
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复旦大学:2024年新经济时代精智人群养老新洞察报告

目前中国人口结构呈现“新常态”:老龄化、少子化、家庭结构小型化和独居化趋势,养老问题已经 摆在了全社会的面前。健康养老生活需要老年人在身体健康、心理健康及财务健康三方面协调发展。

  • 2025-01-03
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帆软:2024年超市业态数据分析平台建设通用方案

品类商品管理分析还处在初级阶段,商品结构难以优化;终端卖场商品质量管理难:不动销/低贡献商品淘汰率偏低,门店货架管理秩序、利用率低;商品异常状态数据难管控,异常商品数据难以分析。

  • 2025-01-03
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鼎帷咨询:2024小米汽车发展战略研究报告

小米汽车的布局早在2011年便已开始,在13年的时间里,小米在汽车领域的投资事件多达124件,投资金额高达671.6亿元,小米造车早已规划。

  • 2025-01-03
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边缘计算产业发展研究报告(2024年)

随着 5G、物联网的规模化部署,数据从集中式云数据中心向更 靠近用户的边缘数据中心或边缘设备转移,边缘计算由于其独特的低 时延、高性价比优势,逐渐从概念走向应用落地。

  • 2025-01-04
  • 阅读1043
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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

  • 阅读381
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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