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工信部:2022年中国船舶工业经济运行报告

2022 年,我国船舶工业沉着应对百年变局和世纪疫情挑 战,坚持以推动高质量发展为主题,深入推进“十四五”规 划实施,船舶行业经济运行总体平稳向好。造船市场份额保 持全球领先,高端装备取得新突破,产业链供应链韧性和安 全水平提升,海洋工程装备去库存成效显著,经济运行质量 明显改善,但短期问题与中长期问题叠加,未来发展形势依 然严峻

  • 2023-08-24
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勾正数据:2022H1中国智慧屏行业发展白皮书

电视机品牌间的激活占比变化不大,传统厂商和互联网品牌占比略有提升,不同省之间,各类型激活终端占比差异不大。

  • 2023-08-24
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阿拉丁:2023上半年小程序互联网发展白皮书

继2022年开启探索之后,生态开放在2023年进一步加速,合作焦点也从小程序入驻向营销服务、技术服务等多种形式拓展。另一方面,平台在竞争与发展中形成了对生态框架的阶段性共识?社交、短视频 / 直播、本地生活这个“铁三角组合”既迎合了当前用户喜好,又兼顾趣味性和商业能力,成为留住用户、促进活跃和转化的关键业务。这个共同的方向无疑为小程序生态带来了一个可对比的新视角。

  • 2023-08-24
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2023中国研发效能管理白皮书-从价值流管理到研发效能管理

中国软件服务产业也在近 5 到 10 年中得到了?速发展,技术服务的边界不断拓展,赋能?效研发的产品层出不穷,适合中国研发环境的技术服务体系在不断完善。从结果上看,中国企业正在?效能研发的路径上快速前进。

  • 2023-08-23
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北京金融科技产业联盟:2023金融数据中心网络数字化能力建设研究报告-

人工智能、区块链、云计算、大数据和互联网等新技术赋予 了金融科技新的内涵,支撑新的金融业态不断发展。金融科技创 新如何突破传统,将金融业务与新技术更紧密融合,加速金融业 向数字化、智能化转型,支撑金融新业态发展,成为需要认真思 考的问题。

  • 2023-08-23
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北京金融科技产业联盟:2023金融业分布式信息系统运维技术研究报告

金融业正处于向数字化转型发展的关键时期,而信息系统作为数字化转型的基础支撑正加速向全面分布式架构转型。分布式信息系统规模庞大,技术栈复杂,对传统运维模式提出了严峻的挑战,迫切需要构建新的运维模式。本报告在充分调研业界广泛实践探索的基础上提炼总结,研究金融业分布式信息系统运维架构规划和落地建设的体系化方法,以期更好地指导分布式信息系统运维体系的建设。

  • 2023-08-23
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毕马威:新型储能助力能源转型

大力发展储能对提高可再生能源利用率,实现“双碳”目标,建立新型电力体系具有 重要意义。2022年1月发改委、国家能源局联合发布的《“十四五”新型储能发展实 施方案》指出,新型储能是构建新型电力系统的重要技术和基础装备,是实现碳达峰 碳中和目标的重要支撑,也是催生国内能源新业态、抢占国际战略新高地的重要领域。

  • 2023-08-23
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安谋科技:车载智能计算芯片白皮书(2023版)

智能化、面向服务的基础架构、软件定义汽车等已经成为各大汽车厂商竞相追逐的热点和差异化 的焦点。高算力域控制器、智能座舱、辅助驾驶、自动驾驶等人工智能算法应用越来越受到各大汽车 制造商、汽车零部件供应商、算法和系统集成商的重视和关注,并迅速成为投资和竞争的重点。

  • 2023-08-23
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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支持可从word、excel中定义所需表单样式并通过设置表单内容与自定义的数据库结合。实现自定义数据表不仅定义表单元素,还可以定2 智能表单 义这些元素在界面的表现形式及可以关联数据库。实现主从表,不同业务流程环节表单不样,并可以实现显示表单与打印表单不致。

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全球经济下行,人口红利、城镇化红利、互联网红利逐渐消失,数字化转型是未来唯一的增长红利。当下,转型领军企业竞争壁垒已然显现,更多传统企业加速布局,数字原生企业快速涌现,数字化转型持续深入。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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