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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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互联网安全行业:2025开源供应链投毒分析技术报告

随着大语言模型(LLM)的逐步成熟、对话式智能体的广泛验证、AI场景化训练数据的快速积累,以及企业对智能化与目标驱动型AI应用的迫切需求,越来越多的企业将AI数智化转型作为提升核心竞争力的关键,其中AgenticAI的应用成果不仅依赖于单一的技术突破,更在于构建系统性、端到端的落地能力,同时也催生新型AI原生安全风险与数字供应链治理挑战。

  • 2026-03-14
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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

  • 2026-03-11
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2025年AI+Agent,重塑招聘新生态报告

三大核心产品,从工具到直接交付价值 传统HR工具是更好地完成招聘流程,而牛招AI智能体是更好地完成招聘目标为组织找到最能创造业务价值的人才

  • 2026-03-05
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谁抢了“哈弗H6们”的用户-哈弗市场竞争力分析报告(2026版)

从2011年8月25日正式上市到2025年底,哈弗H6的在华终端销量走势犹如过山车:2012年H6一举逼近15万辆,H6就像一束强光,照亮中国车市,开启长城汽车,乃至中国品牌的传奇篇章;2013年H6突破20万辆,成为中国品牌的最畅销车型,H6让当时垄断车型销量排行TOP10的福克斯、朗逸、捷达、桑塔纳、轩逸等一众合资型惊出一身冷汗,让本田CR-V、丰田RAV4等合资紧凑型SUV坐立不安,也让长城汽车最终决定哈弗品牌独立;2014年H6逼近30万辆,跃居至车型销量排行TOP5,助推CS75、CS35、奔腾X80等更多中国品牌SUV涌入与上量,彻底打破合资车型的垄断格局,合资车企从冷嘲热讽到认真对待,采购更多H6做针对性研究。

  • 2026-02-03
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2026大中华区房地产行业市场展望

由人工智能驱动的数据中心将持续受到投资者关注。市场剧烈竞争环境下,资产管理在提升资产价值中愈发展现其重要性。

  • 2026-02-03
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2025“人工智能+”城市治理白皮书

城市,作为人类文明的璀璨明珠,承载着经济、文化、科技等多领域的蓬勃发展,是人类社会迈向现代化的重要标志。然而,随着城市规模的持续扩张与人口的不断聚集,交通拥堵、环境污染、资源紧张等一系列问题接踵而至,传统城市治理模式面临前所未有的挑战。在这一背景下,人工智能(AI)技术宛如一股强劲东风,为城市治理注入全新活力,带来前所未有的机遇与变革。

  • 2026-01-23
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2026“人工智能+制造”专项行动实施意见

在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下,高质量数据集 已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来,国 务院国资委围绕实施央企“人工智能+”行动和产业焕新行动,将高 质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要 抓手,通过专题部署、示范发布和平台建设等方式,持续推动数据资 源向可用、可管、可共享的数据资产转化。

  • 2026-01-23
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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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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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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