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2025年面向未来的创新:制浆造纸业如何谱写可持续未来的新篇章白皮书

制浆造纸业将在世界向循环经济和 低碳社会过渡的过程中发挥重要作 用。作 为可 持 续 森林 管 理 和回收 利 用理 念 的 倡 导 者,该 行业 拥有独特 的价 值 主 张 ─ 其产品 本质 上 是可 再生 的。这份 交 互 式 的 行业白皮书 将重点探索制浆造纸价值链蕴含的 创新主题及如何将其转化为践行可 持续发展的动力。

  • 2025-09-10
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2025年从无序到有序:重塑全球能源转型的未来图景报告

本报告基于《世界能源统计 年鉴2025》编撰,为业界领 导者提供应对当今复杂能源 发展趋势的真知灼见。在地 缘政治持续动荡和经济压力 不断上升的背景下,报告剖 析了世界各地能源需求特征 的演变,以及石油、煤炭、 天然气和可再生能源使用情 况的变化。

  • 2025-09-10
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2025年全球AI+Agent行业洞察报告

AI Agent(以下简称智能体)是指能够感知环境和信息,并基于自身知识及工具储备进行自主决策,从而完成任务的智能体。与依赖人类明 确指令(提示词)的大模型产品不同,AI Agent能够根据既定目标,自主开展研究并动态调整策略,通过独立思考实现预期结果。

  • 2025-09-10
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2025年全球及中国扫地机器人技术及功能创新趋势洞察

扫地机器人的价值革命:从“基础功能可用”到“精细化清洁闭环”的范式迁移 ? 随着产品渗透率持续提升,用户对扫地机器人的价值认知正经历三阶段跃迁:“能用” → “好用” → “真正完成清洁任务” 这一过程本质是用户期待从功能满足转向体验闭环的质变,其背后隐藏着清洁家电从“工具属性”向“服务属性”的进化轨迹。

  • 2025-09-10
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2025年无人值守场景技术趋势与落地指南

在人工智能、物联网、大数据与云计算迅猛发展的浪潮中,无人值守自动化解决方案正成为重塑工业生产、商业服务及社区生活的核心力量。面对中国老龄化加速、劳动力成本攀升的现实挑战无人化技术凭借高效、安全、低成本的优势,已然成为企业与城市数字化转型的必然之选。

  • 2025-09-10
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2025年新形势下新型储能发展趋势分析报告

等效利用小时数近干。2024年新型储能等效利用小时数近1000小时发挥了促进新能源开发消纳、顶峰保供及保障电力系统安全稳定运行功效,有力支撑新型电力系统建设。

  • 2025-09-10
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2025年中国Z世代智能体白皮书

在数字化浪潮席卷全球的今天,Z世代作为数字时代的原住民,正逐步成为社会消费与 科技创新的主力军。他们成长于互联网高速发展的时期,对智能技术的接受与应用达 到了前所未有的程度。《2025中国Z世代智能体白皮书》的编撰,旨在深入剖析Z世代 的特征及其对智能体的需求,全面审视中国智能体市场的发展现状,为行业参与者提 供有价值的参考与洞察。

  • 2025-09-10
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2025年中国工业机器人产业分析报告

二战期间,遥控机械手形成工业机器人雏形。1954年,美国发明家乔治·德沃尔申请“可编辑关节式转移物料装置”专利。 1958年,世界上第一家机器人公司Unimation成立。 1959年,推出世界上第一台真正意义上的工业机器人Unimatee

  • 2025-09-10
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云工业物联网平台数字孪生版技术原理与功能介绍

中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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新型智慧城市是推动城市高质量发展以及经济发展的重要途径

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