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2021年中国电子信息制造业发展形势展望

目前,我国电子信息制造业在产业规模、结构化调整、自主创新等方面均取得了长足的发展,同时,人口红利日趋消失,高质量、低成本需求日益强烈,也推动制造领域的技术革命,自动化、智能化的生产升级迫在眉睫。2020年新冠肺炎疫情全球蔓延,电子信息制造业仍保持稳定增长。2021年已过去三分之一,“十四五”也在陆续启动,在这个新阶段,我国电子信息制造业将迎来哪些挑战和机遇?未来电子信息制造将会怎样发展?本期《自动化博览》与读者分享一篇行业发展报告,该报告基于2020年中国电子信息制造业发展形势,结合我国相关政策举措及全球产业、技术、工业经济现状,分析2021年电子信息制造业基本形势,探讨行业关键问题和应对策略。

  • 2022-02-06
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2022年酒店业的发展趋势展望

时间已经指向2022年,距离疫情爆发已过去整整两年之久。截至目前,国内疫情依旧还在不断在各地点状爆发,对旅游及酒店行业的影响依旧还在持续着。国际疫情基本处于失控状态,这就造成了闭关两年之久的国际旅游开放还遥遥无期。整个2020年和2021年旅游酒店行业都是在焦虑与观望中前进,在焦虑中也得到了一定的发展。面对当下的局面,2022年的酒店业该走向何方?

  • 2022-01-20
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清洁能源产业的发展趋势和新兴机遇

碳中和是指国家、企业、产品、活动或个人在一定时间内直接或间接产生的二氧化碳或温室气体排放总量,通过植树造林、节能减排等形式,以抵消自身产生的二氧化碳或温室气体排放量,实现正负抵消,达到相对“零排放”。目前已有120多个国家承诺“碳中和”。

  • 2022-01-14
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面向2035年的战略新兴产业发展趋势

我国战略性新兴产业发展面临长期挑战,应对复杂国际环境,在“十四五”时期筑牢产业安全体系、提升产业创新能力、打造世界级产业集群。聚焦重点领域的产业共性技术、产业瓶颈技术、前沿跨领域技术等,构建新兴产业创新发展体系,实现新兴产业高质量发展。到2035年,我国将跻身创新型国家前列,发展驱动力实现根本性转换,经济社会发展水平和国际竞争力显著提升。

  • 2022-01-12
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公立医院医疗数据应用现状与展望20170926

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  • 2022-01-06
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智慧城市展望-红杉树内部培训

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  • 2022-01-05
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高延明-嘉园-无废城市伴随服务—垃圾焚烧水处理发展与趋势V1.6

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  • 2021-12-30
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沈阳三生制药SFE平台建设提案V6

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  • 2021-12-28
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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