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医药生物行业18年年报及19年一季报回顾:医药整体业绩探底,内部分化明?-20190505-招商证券-25页.pdf

医药生物行业18年年报及19年一季报回顾:医药整体业绩探底,内部分化明?医药生物行业18年年报及19年一季报回顾:医药整体业绩探底,内部分化明?

  • 2022-07-18
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通信行业5G月度跟踪:四月招标明显加速,联通规模组网试点启动-20190505-东方证券-25页.pdf

通信行业5G月度跟踪:四月招标明显加速,联通规模组网试点启动-通信行业5G月度跟踪:四月招标明显加速,联通规模组网试点启动-

  • 2022-07-08
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FDD/TDD协同优化指导手册

XX 4G网络经过五期建设已接近10万基站,网络规模位居全国前列。目前网络面临上行用户体验容量差、深度覆盖不足、热点区域巨大容量需求三重挑战,随着FDD网络大规模部署的日益临近,TD-LTE和LTE FDD融合组网将是4G无线网络未来的演进方向,可以充分激发TDD/FDD两种制式网络的潜力,实现优势互补,最大化资源承载效率,获得最佳网络性能。

  • 2022-05-11
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基于组织重塑的中小企业数字化转型之路探究

以数字技术驱动组织变革已成为数智时代企业数字化转型的趋势,然而,在中国占比99%以上的中小企业却难以效仿大型制造业企业以数字技术驱动生产的渐进式数字化转型之路。对此,中小企业需要从组织变革的角度重新考虑数字化转型的实质,并利用组织内部重塑推动企业实现彻底式数字化转型。本文通过对贝壳找房的案例研究发现,其数字化转型的成功关键在于以组织内部变革主动适应企业数字化转型,即从组织内部的视角克服组织惰性与惯性,实现组织战略、结构、治理机制以及人才管理等方面的内部重塑,最终实现企业数字化转型。

  • 2022-04-25
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超越数据界权:数据处理的双重公法构造

从数据界权的内部视角来看,有关其内部的权益构造除了主张建构以信息自决为核心内容的主体权利制度外,另外一种具有代表性的主张为:以对数据形成的贡献来源和程度为划分依据,将数据主体分为原发者和开发者,而后分别为两者配置数据所有权与数据用益权。从数据界权的外部视角来看,以个人数据、企业数据、公共数据为数据主体的三种基本类型,数据财产的权益基础亟需厘定。本文创新性地提出了有关数据处理的双重公法构造,一是数据处理的规制体系,包括数据处理的风险规制和行为规制;二是公共数据的开放利用,包括公共数据的共享开放和开发利用,对于保障和推动数字经济、数字政府的持续发展有着重要意义。

  • 2022-04-22
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通信导航融合定位技术发展综述

详细分析了蓝牙、Wi-Fi、超宽带、移动通信网络等多种无线网络通信导航融合定位技术的发展现状,并阐述了其面临的挑战,提出了多网融合方法可以提升室内无缝高精度位置服务的可靠性。利用5G移动通信网络,与北斗/GNSS卫星导航系统结合,可以实现相互增强。最后,从天地一体定位导航与授时体系和仿生通信定位导航两方面介绍了通信导航融合定位技术的未来发展趋势。

  • 2022-04-21
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中国计算档案学发展的SWOT分析与策略研究

回顾计算档案学发展现状,探索计算档案学在中国的发展策略,为新文科建设背景下中国计算档案学的发展提供参考。[方法/过程]基于文献研究梳理计算档案学的发展现状,运用SWOT分析法剖析计算档案学在国内发展的机会、威胁、优势、劣势等内外部环境要素,并通过内外要素交叉匹配形成不同发展策略。[结果/结论]研究发现,计算档案学的发展在国际上得到持续关注,且围绕基础理论、教育研究、档案处理、档案分析、档案化处理等方面初步确立了理论研究与实践探索的方向,但总体上,计算档案学的发展尚处于初步探索阶段。中国推进计算档案学需要注重:依托交叉学科的建设机遇,打造超学科研究平台;瞄准领域信息化战略需求,形成规模化研究方向;厘清与相关学科的边界,突出计算档案学的特色;发挥超学科的研究优势,规避数据安全隐私风险;抓住复合型人才培养契机,整合多方资源共建教学平台;围绕实践领域的核心问题,探索可操作的技术解决方案;加强制度设计与技术攻坚,做好档案安全风险评估与管控;加大基础研究,明晰计算档案学的理论、方法和技术体系。

  • 2022-04-14
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绿色制造与工业转型发展

京津冀及周边地区大气环境形势依然严峻,按照环境空气质量综合指数评价,2020年初在全国168个重点城市排名后10位城市中河北省占了4个,石家庄、邢台、保定、邯郸。石家庄呈典型的“避风港”式地形,汇聚本地的污染物不易扩散。2019年石家庄市PM2.5浓度最高达到260微克/立方米。河北省秋冬季PM2.5平均浓度61微克/立方米,较上年同期同比下降15.3%。

  • 2022-04-11
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

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