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利用定制化生成式 AI实现精准发力

ChatGPT 让人们误以为自己都是 AI 专家,但这种表面的简单性掩盖了生成式 AI 领域的复杂 性。CEO 在构建 AI 模型组合时必须考虑这些复杂因素。

  • 2025-01-07
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联合资信:国资收购民营建筑施工上市公司发展研究

近年来,建筑业整体下行压力加大,市场竞争加剧,国有企业和地方政府(下文统称为“国资”)出 于获取稀缺资源、地方城投转型需求、资源整合、业务协同、纾困企业、稳定当地经济以及招商引资等方 面的考虑收购民营建筑施工上市公司的情况时有发生。

  • 2025-01-07
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联合资信:化工企业发展新质生产力面临的机遇和挑战

2023年9月,习近平总书记在“新时代推动东北全面振兴座谈会”上首次提 出要“加快形成新质生产力,增强发展新动能”。化学工业作为我国国民经济基 础性产业,目前在盈利能力、产业结构、安全环保等方面有较多问题亟待解决, 对产业可持续高效发展形成巨大挑战。

  • 2025-01-07
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联合资信:重点省份区域特征及化债现状研究

2023 年 7 月,“制定实施一揽子化债方案”首次提出后,35 号文等政策文件密集出台,在“控增化 存”的总体要求下提出了分区域差异化管控的化债策略,并针对重点省份制定了更为严格细致的化债政 策。本文结合重点省份的区域特征,梳理分析了重点省份的化债表现和阶段性成果,并依据政策导向对 重点省份的未来化债路径进行推演。

  • 2025-01-07
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猎场备忘录&机器人头条:2024年全球人形机器人产品数据库-人形机器人洞察研究

2021年12月,工信部等15部门印发《“十四五”机器人产业发展规划》,2022年7月科技部等6部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,2023年1月工信部等17部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》

  • 2025-01-07
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深度报告:国内外电网需求持续共振_持续关注特高压及出海

特高压:国内电网投资持续加速,其中 2025 年建设 4-5 直 3 交特高压工程,仍是电网主要投资方向,特高压板块有望持续高增。

  • 2025-01-07
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小微智慧园区数字化建设方案(35页 PPT)

为小微园区提供专业的,完整的信息化运营管理与企业服务平台助力园区企业向数字化,智能化模式转型升级,实现园区管理和企业服务水平的提升。

  • 2025-01-07
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小微园智慧园区建设方案

小微园是一个集创业、孵化、加速、融资等多项服务于一体的创新创业平台。建设智慧园区是小微园践行数字化转型、提升服务质量的必然趋势。本文将针对小微园智慧园区建设方案进行探讨

  • 2025-01-13
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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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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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