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2025中国视频物联网发展研究报告

视频物联网(VideoIoT,VIoT)是以视觉感知为核心、融合多模态数据采集与分析能力的智能化信息基础设施。 它通过部署在物理空间的智能视觉设备(如监控摄像头、传感器等)实时采集视频及环境数据,经由高速网络传输至云边协同平台,利用人工智能与大数据技术实现环境感知、目标识别、行为分析和决策支持,最终服务于各行业的智能化应用。

  • 2026-04-03
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华为训战方法论(72页)

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?

  • 2026-03-21
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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

  • 2026-03-11
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2025大模型厂商全景报告

首先,新技术与新产品正在持续突破通用大模型的边界,多模态、Agent 能力等创新不断涌现,同时市场快速催生了一体机、推理加速平台、Agent 开发管理平台等面向企业落地的新型解决方案解决了困扰企业已久的工程化和成本挑战。

  • 2025-11-04
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AIGC全生命周期业务风控白皮书

2025 年8月,国务院印发的《关于深入实施“人工智能 +"行动的意见》(以下简称《意见》)提出以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作为重点,分三阶段推动人工智能与经济社会深度融合,目标到 2035 年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段,标志着人工智能将全面融入生产生活。

  • 2025-10-09
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智能驱动增长:人工智能客户关系管理(AI CRM)系统研究报告(2025年)

近年来,宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求持续升级,共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、单向的流程,而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下,客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)系统作为企业销售、服务与营销运营的重要基石,亟需突破传统模式的局限,迈向智能化、个性化和可持续的新阶段。同时,人工智能技术的飞速发展,特别是以大语言模型为代表的生成式人工智能迅速崛起,为CRM注入了全新的动能,驱动其向智能中枢转型

  • 2025-10-09
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2025年陕西省投资环境白皮书

2024年是新中国成立75周年,是实现“十四五”规划目标任务的关键一年。面对外部压力加大、内部困难增多的复杂严峻形势,在省委、省政府坚强领导下,全省上下深入贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神,贯通落实习近平总书记历次来陕考察重要讲话重要指示精神,围绕高质量发展和现代化建设,奋力开拓,破浪前行,全面深化“三个年”活动,因地制宜发展新质生产力,做大做强县域经济、民营经济、开放型经济和数字经济,经济总量和质量迈上新的台阶

  • 2025-09-10
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《绿色算力发展研究报告(2025年)》

在人工智能技术迅速迭代成熟的关键节点,“人工智能 + 信息通信网络”领域迎来了重大发展机遇。过去一年,DeepSeek 凭借其卓越的低成本、高性能特性与开源生态优势,为信息通信网络技术的创新突破与广泛应用注入强大动力。智能体技术发展势头迅猛,行业在标准统一进程中不断迈进,MCP、A2A 等理念已成为产业共识,AgenticAl 创新实践如火如荼展开。随着系统与数字人在生产经营场景中的自动化应用持续拓展,网络运营正经历从机器辅助向人机深度协同的重大变革。

  • 2025-08-19
  • 阅读257
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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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