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5GAI工业视觉解决方案白皮书

机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变数字化信号,传送给专用的图像处理系统,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

  • 2021-03-20
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普华永道2020下半年中国科技媒体通信行业TMTIPO回顾与前瞻

2020年下半年,在科创板及创业板注册制实施的推动下,以及受美国和香港资本市场活跃的驱动,中国内地TMT公司的上市势头持续加强。2020年下半年内地TMT企业IPO数量较2020年上半年的55起大幅度上升至109起,融资总额由2020年上半年的约人民币972亿元跃升至约人民币2,496亿元。 2020年下半年于科创板上市的中芯国际(融资额约人民币532亿元),以及于香港上市的京东健康股份有限公司 (融资额约人民币261亿元)为2020年下半年最大的内地TMT企业IPO。

  • 2021-03-19
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德勤电力行业5G赋能未来电力

据估算,到 2026 年,5G 将为全球十个主要产业带来 1.3 万亿美元的数字化市场规模,其中能源/公用事业(水、电、燃气等)占比高达 19%,市场规模约为 2500亿美元。电力行业无疑是 5G 垂直应用的重点赛道和风口之一,5G 通信特点与电力通信需求高度契合,在智慧电网的各大应用场景中,5G 均可充分赋能,5G 能为电力行业带来深远的社会影响,并产生巨大的经济价值。

  • 2021-03-19
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GSMA中国5G垂直行业应用案例

5G 智能电网作为中国移动集团的龙头项目,在技术和商业探索上都取得了重大成果,是 5G 赋能行业经典案例。5G 网络大带宽、低时延、高可靠性、安全切片的特点,完美契合电网业务需求。2020 年三方完成了授时终端、切片运营的技术攻关,同时广东移动在向从卖卡向卖切片服务转型上迈出了重要的一步。南方电网的广域切片专网服务模式,是广东移动开拓政企市场实现新业务增长的重要里程碑,更为各行各业提供了 5G 应用的模范示范。

  • 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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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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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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