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政务服务智能化建设研究报告(2023年)

基于公共价值理论范式,以公众为中心,从公众需求侧出发: 当前政务服务智能化建设的整体水平如何? 政务服务智能化建设应用效果如何,是否能够满足公众需求,并认上公众拥有良好的服务体验? 不同层级和平台(网页端、移动端、热线端)在智能化建设探索过过程中存在什么问题? 未来以公众需求为导向的政务服务智能化建设应当如何创新发展,提升公众满意度?

  • 2023-08-25
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关键信息基础设施安全存储建设指南2023

随着数字经济的发展,数据已经被列为生产要素。数据存储是数据的"家",数据存储安全能力是关基保护工作尤其是数据安全的基础保障。作为关键基础设施的运营者,首首先要履行合规义务,按照《条例》等法律法规和《要求》等标准履行相关职责。同时加强关键信息基础设施安全保护,确保数据的安全流动和数据价值释放。本次报告将以关键信息基础设施数据保护为基础,论述目前我国在数据存储安全方面面临的挑战,并对从存储自身安全防护、存储数据安全防护技术、部分关基行业安全管理和技术实践等方面进行论述,旨在推动存储在关基行业安全防护技术创新和产业发展。

  • 2023-08-25
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2023中国研发效能管理白皮书-从价值流管理到研发效能管理

中国软件服务产业也在近 5 到 10 年中得到了?速发展,技术服务的边界不断拓展,赋能?效研发的产品层出不穷,适合中国研发环境的技术服务体系在不断完善。从结果上看,中国企业正在?效能研发的路径上快速前进。

  • 2023-08-23
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焉知:智能电动汽车科技月刊(2023年6月刊)

6月21日,多模式人机交互(HMI)解决方案供应商Neonode宣布推出基于Neonode专有MultiSensing?平台的第三代驾驶员和车内监控解决方 案。 该独特软件平台代表着在提高交通安全和舒适度方面的重大飞跃,具有先进的增值驾驶员和车内监控功能,可以无缝部署在新车和现有车辆中

  • 2023-08-07
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爱分析:2023AIGC厂商全景报告

通用大模型市场当前虽入局者众多,但终局将高度集中,未来将由 5-6 家厂商主导;应用层厂商 及甲方企业应着眼终局,从大算力、巨量数据集、端到端 AI 工程化能力以及应用生态伙伴等维 度综合考虑,慎重选择合作伙伴。

  • 2023-08-02
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中国信通院:多云数据存储白皮书(2023年)

国家对于数据要素愈加重视,势必加快企业数字化转型,推动企业上云用数赋智,政务云、行业云、国资云等快速发展,进一步催化云计算市场服务需求。数据存储是云的数据载体,构建先进可靠的多云数据存储能够促进数据要素的共享,流动,保障数据安全。

  • 2023-07-05
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亚马逊云科技:智能制胜云赋新生-制造业客户精选案例集

随着行业数字化转型加速,利用新兴技术实现产业升级成为大势所趋,数字化已然成为制造业转型与升级的原动力。为适应行业不同的业务场景及发展需求,从化解行业客户的首要挑战出发,云计算、大数据和人工智能等技术将贯通制造企业的设计研发、生产制造、 供应链、营销、销售及售后服务等每一个关键环节,打通“端到端”价值链,提升整体竞争力。

  • 2023-08-02
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艾睿光电:热像新能源锂电池行业解决方案白皮书

国家、地方政策双轮驱动,持续推动新能源汽车发展浪潮。中国原油自给率30%,远低50%的国际警戒线,替代能源的重要性与日俱增。新能源汽车“三电”技术基本成熟,续航里程和电池组能量逐步提升,技术产品化相对成熟。我国的碳排放目标坚定,政策和措施明确,国家希望二氧化碳排放力争在2030年前达到峰值,争取2060 年前实现碳中和。

  • 2023-06-15
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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

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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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