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(完整版)智能建筑发展史及其未来广阔前景

伴随着楼宇智能化的崛起,智能楼宇管理服务行业渐渐成为朝阳产业。业内人士反映, 我市已有一批智能大楼, 还涌现了不少智能化住宅小区, 使智能楼宇管理人员成为 “抢手货 ”, 不少用人单位都期望加快培训和认证步伐。 但杭州目前的从业人员大多还是凭老经验吃饭的 普通电工,没有智能楼宇 “电管家 ”的资质。 据相关方面不完全统计,目前全国智能楼宇管理从业人员数量已经达到 70 万,主要集 中在北京、上海、广州等大城市中。我国数字化、智能化城市的建设速度日益加快,对智能 建筑管理师需求量也在急剧上升。 业内人士估计, 眼下北京的智能楼宇管理师的缺口大概在 10 多万人,而杭州、宁波、苏州等江浙一带经济较为发达的城市,管理师的缺口也达近万

  • 2021-04-21
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数字化转型之道

进行数字化转型可以帮助企业提升用户体验、塑造业务流程、优化运营管控。企业管理者在数字化转型实践上会陷入两个困境:一是认知困境,即如何理解数字化转型。目前关于数字化转型的讨论非常多,企业管理者接收了各种碎片化的理念和观点,不仅难以形成系统性、整体性的理解,还存在诸多偏见与误解,为实践带来很多隐患。《数字蝶变:企业数字化转型之道》以扎实的理论研究为基础,提出了一套系统框架,可以引导管理者思考与实践。二是实践困境,即如何推进数字化转型。一些企业虽然急于进行数字化转型,但并不清楚向哪里转、从哪里转、如何转。本书以大量经典案例与咨询实践案例为基础,提供了一套有效的方案,介绍了企业转型中各种真实存在的误区和陷阱

  • 2021-04-19
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中国石油消费总量达峰与控制方案研究

中国是世界第二大石油消费国和第一大石油进口国。石油是中国社会经济发展的重要动力,但石油的生产和消费对生态环境造成了严重破坏;同时,石油对外依存度上升也威胁着中国的能源供应安全。为应对气候变化和减少环境污染,自然资源保护协会(NRDC)和能源基金会中国(EF China)作为协调单位,与国内外政府研究智库、科研院所和行业协会等十余家有影响力的单位合作,于2018年1月共同启动了“中国石油消费总量控制和政策研究”项目(简称油控研究项目),促进石油资源安全、高效、绿色、低碳的可持续开发和利用,助力中国跨越“石油时代”,早日进入新能源时代,为保障能源安全、节约资源、保护环境和公众健康以及应对气候变化等多重目标做出贡献。

  • 2021-04-18
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中国光伏产业发展路线图

发展可再生能源势在必行,各种可再生能源中,太阳能以其清洁、安全、取之不尽、用之不竭等显著优势,已成为发展最快的可再生能源。开发利用太阳能对调整能源结构、推进能源生产和消费革命、促进生态文明建设均具有重要意义。

  • 2021-03-30
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数字化未来 人工智能安全风险及其防控探析

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起,为经济社会发展注入新动能,但人工智能技术如果运用不当,也会给公共安全、道德伦理、社会治理等带来威胁。近年来,加大力度防控人工智能安全风险已成为全球共识,我国在大力发展人工智能发展的同时,也需要针对这些风险同步采取规范措施,加强风险防控能力,保障人工智能安全健康发展。

  • 2021-03-28
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“十四五”制造业高质量发展与产业政策转型白皮书

日前,中国电子信息产业发展研究院政策法规研究所发布了 《“十四五”制造业高质量发展与产业政策转型白皮书》 。白皮书分为理论篇与规划篇,分析了全球产业发展新动向以及“十四五”我国制造业发展趋势,并提出新时期我国产业政策转型的建议与“十四五”制造业发展的建议。

  • 2021-03-27
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2020年规模化生产创新研究报告

创新似乎总是个小概率事件,大部分传统企业很难实现突破式或颠覆式创新。即使创新成功,事后总结也往往将之归为偶然运气、感性直觉,或是百年一遇的天才型选手的出现。那么创新的上游究竟是什么?我们如何能更好地理解并掌握创新的源头——想象力?企业是否能持续、规模化、并以可预见的方式”工业化生产”想象力?

  • 2021-03-27
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中国六大新支柱产业十四五发展全景前瞻

根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》显示,“十四五”时期,我国将聚焦战略性新兴产业,构筑产业体系新支柱。根据《战略性新兴产业分类(2018)》,战略性新兴产业包括新一代信息技术、高端装备制造、新材料、新能源等产业。在此背景之下,前瞻产业研究院《聚集十四五:中国六大新支柱产业十四五发展全景前瞻》中,对中国六大新支柱产业发展前瞻进行深度解析。 其中,新一代信息技术产业位居九大战略性新兴产业之首,包括 下一代信息网络产业、电子核心产业、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算大数据服务、人工智能 等行业,其应用横跨国民经济中的农业、工业和服务业等三大产业。

  • 2021-03-27
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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