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秒针系统ampamp中欧商业评论2020中国异常流量报告

如今,通过互联网,消费者每天都会接收到大量的广告信息,而这其中许多信息会被忽视。如何抓住用户有限的注意力将成为广告营销业务成功的关键。因此,企业需要具备数据处理和分析能力来准确了解 消费者的个性化需求,并研判市场趋势。

  • 2021-03-19
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联想5G-6G技术白皮书

2020 年标志着 5G 独立组网(SA)商用化的发端。随着大规模商业部署的开展,以超宽带和低延迟为特征的 5G 通信基础设施正在推动千行百业逐步实现数字化转型。在此过程中,移动通信不仅预期为人类社会发展提供各种便利,更是通过支持日新月异的创新应用潜移默化地改变人类的生活方式、工作方式以及社交方式等等。未来十年,这种技术经济发展趋势将得到进一步深化。本白皮书旨在通过回顾移动通信技术演进历程、总结 5G 通信和标准化关键技术以及业务应用状况,展望未来移动通信技术发展趋势,期望能为本领域提供一些有价值的参考,对引导业界为构造更加强大的 6G 移动通信系统进行铺垫。

  • 2021-03-19
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参照系芯片行业研究报告附135家关联企业介绍

中国市场占据了全球芯片市场50%以上,但每年进口芯片需要花费3000亿美元,比排在第二名的原油进口金额高出一倍之多。形成这种不对称尴尬局面的根本原因是中国不能自主生产和设计芯片,目前仅是芯片大国而非芯片强国。在芯片生产领域,中国企业虽然能够生产芯片,但是生产芯片的工具和制造工艺均被国外几个公司垄断,能够掌握芯片生产工具技术的中国企业几乎为零。

  • 2021-03-19
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头豹研究院2019年中国动力锂电池回收处理行业概览

动力锂电池回收处理,即将报废的动力锂电池集中回收,通过物理、化学等回收处理工艺将电池循环利 用或将电池中具备利用价值的金属元素提炼出来,并重新应用于锂电池等领域。回收处理后的废旧动 力锂电池及其材料最终可重新应用于锂电池领域或粉末冶金等领域。 2018 年中国动力锂电池回收处理市场规模达 8.7 亿元,2014 至 2018 年复合增长率达 126.6%,预计 2018至 2023 年将以 43.1%的复合增长率增长至 52.5 亿元。

  • 2021-03-19
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头豹研究院2019年中国同位素C13行业

同位素 C-13 是一种优良的示踪材料,具有稳定的化学性能,且无放射性,其最大的市场需求在医学诊断、生物医药等高新技术领域。目前中国同位素 C-13 主要应用于 C-13 呼气试验,该试验是幽门螺杆菌临床检测的“金标准”,适用于胃、肝、肠道等常见消化系统疾病的早期诊断。受限于同位素 C-13 原料的供应,中国市场平均每年仅能满足 600 万人次的检测需求,随着 C-13呼气检测临床应用逐步普及,每年中国对同位素 C-13的需求快速增长。

  • 2021-03-19
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麦肯锡后疫情时代半导体产业如何崛起

新冠疫情暴发后,半导体公司果断出击,多管齐下保护员工,并解决供应链安全隐患等紧迫性问题。尽管形势依旧严峻,且许多政府仍在落实“社交疏离”等要求,但半导体行业的领军企业已在展望未来,充分为后疫情时代备战。为了从容迎接这一时刻的到来,他们正在重新构思能够变革其商业模式的战略。在麦肯锡之前提出的新冠疫情应对框架中,重构战略、变革商业模式这两点备受推崇。

  • 2021-03-19
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头豹研究院2019年中国集成电路产业政策分析

国务院在《国家集成电路产业发展推进纲要》(简称《纲要》)中部署了集成电路产业 2015 年、2020 年以及 2030 年的发展目标。为落实国务院在《纲要》中提出的集成电路产业战略发展目标,中国各政府部门纷纷出台相应政策以及扶持方案支持中国集成电路产业的发展,例如财政部牵头成立国家集成电 路产业基金(简称大基金),并带动各地方政府成立地方集成电路产业基金,共同助力中国集成电路产 业的发展。在政策的大力扶持下,中国集成电路产业取得重大突破,国务院为中国集成电路产业部署 的第二阶段目标在 2019 年基本完成,但中国集成电路产业的尖端技术与国际顶级技术仍差距明显。

  • 2021-03-19
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头豹研究院2019年中国柔性电路板FPC行业概览

柔性电路板简称 FPC,是一种具备重量轻、厚度薄、体积小、可折叠、线路密度高等优势的印制电路板,作为电子产品的关键材料广泛应用于智能手机、可穿戴设备、汽车电子、医疗设备、工控设备等现代电子产品领域。 未来中国 FPC 行业内部发展将呈现以下趋势:(1)精细化程度要求提高;(2)制造工艺持续改进;(3)SMT 垂直整合,外协加工减少。

  • 2021-03-19
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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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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

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