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中国分布式光伏韧性发展路径:2026与2027年展望报告

落基山研究所(Rocky MountainInstitute,RMI)成立于1982年,是一家立足市场、独立运作的专业智库,致力于通过经济可行的市场化解决方案推动全球能源转型,构建繁荣、韧性、清洁的低碳未来。落基山研究所与企业、政策制定者、科研机构、创业者及跨领域伙伴广泛协作,推动战略性投资,以扩大清洁能源解决方案的规模化部署、减少能源浪费、并提升可负担清洁能源的可及性,在保障能源安全和经济效益的同时,携手共创可持续的美好愿景。目前,落基山研究所的研究和实践已覆盖全球50余个国家和地区。

  • 2026-03-05
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2026年中国最佳人力实践白皮书

2026年全球职场将加速数字化转型,人工智能与自动化重塑岗位需求,灵活办公与技能迭代成为常态。企业的CEO们将更关注如何将AI深度嵌入业务流,驱动新增长,同时应对地缘政治与供应链重构风险,组织必须兼具战略敏捷性,战略定力与执行效率。CHRO们则需将此转化为人才战略:重点投资”人机协同”能力,打造动态岗位体系,构建数据驱动的领导力发展模型,并设计支持混合办公与身心健康的员工体验,以吸引并保留持续进化的核心人才。同时”新质生产力”引导产业升级,跨界融合能力与本土化创新技能更受重视。职场文化更注重效率与韧性,终身学习成为个人竞争力的核心。

  • 2026-02-06
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人工智能开源生态研究报告(2025年)

当前,人工智能技术与开源模式的深度耦合,正引发全球科技创新范式与产业价值链的系统性重构。开源已超越单纯的代码共享范畴,演变为配置全球算力、数据与智力资源的核心机制。在算法框架、基座模型、工具链及数据要素等关键环节,开源生态的规模化渗透不仅大幅压缩了技术从实验室到产业界的转化周期,更有效消融了闭源技术垄断的壁垒。

  • 2026-02-04
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绿色石化区转型升级与精细化工-化工新材料产业布局思路方向

全球石化产业规模约4.5-5万亿美元,基础化工原料、聚合物合计市场占比50%以上,精细化工、专用化学品等高价值细分市场为主要增长动力

  • 2026-01-20
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广东电力市场建设蓝皮书2025

2024年,恰逢“四个革命、一个合作”能源安全新战略提出十周年,也是广东电力现货市场转入正式运行一周年之际。从2006年广东开展直购电试点至今,十八年来,广东作为全国电力改革的排头兵、先行地、示范区,一路探索,一路创新,走出了一条符合广东省情、适应时代要求的电力改革之路,也为全国统一电力市场建设积累了有益经验。

  • 2025-10-09
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金融行业数字化转型大型企业新IT整合基础架构解决方案

针对生产机做到了实时数据保护 备份打开文件-无需相应备份软件客户端,成本低 减少生产机的管理维护费用 提高系统稳定性减少系统复杂度 可以基于广域网络WAN

  • 2025-08-19
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华为:Net5.5G时代 IP自动驾驶网络白皮书2024

当今世界充满着变化和不确定性,以数字化应对不确定性是趋势,数字化发展已成全球共识。目前,全球已 经有超过 170 个国家发布了国家数字战略。据麦肯锡统计,全球的数字化进程整体提前了 7 年,亚太地区 更是提前了 10 年,运营商及企业业务数字化的速度比原先预想的快 20~25 倍。居家 + 公司的混合办公、 线上 + 线下的远程教育、虚拟 + 现实的社交娱乐,这些新型模式正逐步成为新常态。

  • 2025-05-16
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Net5.5G时代 IP自动驾驶网络白皮书:开启AN L4新征程2024

当今世界充满着变化和不确定性,以数字化应对不确定性是趋势,数字化发展已成全球共识。目前,全球已 经有超过 170 个国家发布了国家数字战略。据麦肯锡统计,全球的数字化进程整体提前了 7 年,亚太地区 更是提前了 10 年,运营商及企业业务数字化的速度比原先预想的快 20~25 倍。居家 + 公司的混合办公、 线上 + 线下的远程教育、虚拟 + 现实的社交娱乐,这些新型模式正逐步成为新常态。

  • 2025-03-27
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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