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晶上系统赋能人工智能与先进计算蓝皮书

2024年诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿的研究指出,世界的意义是动态交互的产物,智能源于高频互动与反馈的动态塑造。这一论断直指当前人工智能发展的核心瓶颈:业界试图在本质上静态的物理结构(如训推分离模式下的固化模型)上,复现本质上动态的智慧现象。此种矛盾导致人工智能研究--在基于冯·诺依曼架构的传统计算范式与能够陷入一个深刻的“结构洞”涌现智慧的生物大脑之间,缺乏一个有效的物理承载与连接桥梁。智能并非特定算法的孤立产物,而是一个复杂网络系统在时空维度与环境持续动态交互,其内部高维、可塑的协同结构复杂度超越特定阈值时,所涌现出的一种自组织、自适应的宏观属性。结构决定功能,动态结构则决定学习与演化。

  • 2025-11-07
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全国项目管理标准体系建设指南(2025版)

“项目”是具有确定目标,确立时间周期、投资规模等约束条件伴随某些种类与程度风险的、有组织的、以合同或计划为启动标志的一次性活动与过程,广泛存在于经济建设、科学技术研发、社会活动等领域。多个项目的集成和叠加,可形成“项目群(programme)”或“项目组合(portfolio)”,在不作区分时,统一称为项目

  • 2025-11-07
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智能体驱动的大模型系统工程与产业实践——电信运营商与云服务商的合作探索

过去的一年,AI大模型持续作为产业各界的研究热点,“百模大战”退潮,资源愈发向头部企业集中。技术上,多模态逐渐成为模型“标配”,图片、语音、视频理解能力快速提升,并不断在性能增强与成本优化上取得突破;生态上,开源与闭源竞争激烈,开源大模型能力日益媲美商业模型,并在开源社区推广了丰富的增值服务,闭源大模型通过控制核心资源巩固地位,主打订阅服务商业模式;应用上,一方面AI大模型与行业深度融合,AI+X赋能类产品大量涌现,另一方面AI大模型创新应用层出不穷,并从单一大模型应用向多模型协同应用发展,AI智能体成为重要研究方向。

  • 2025-11-06
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中国石化碳资产管理

碳资产 :是指一种以二氧化碳当量来计量的资产。它具有可使用、可交易、可储存的属性,包括碳配额、经核证的温室气体减排量等。 1)在碳交易体系下,政府分配给企业的配额(配额碳资产)2)企业内部通过节能改造活动减少的碳排放量(减排碳资产3)企业投资开发的减排项目产生了减排量,且该项目成功申请签发了中国核证自愿减排量(CCER),并在碳交易市场上进行交易或转让,此经核证的CCER也可以称之为碳资产(减排碳资产)

  • 2025-11-06
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AI主题研究:关注产业链协同发展布局的投资机会

从近期行业趋势来看,美国芯片巨头、云服务商、AI 模型与应用厂商正在深化 战略协同、提升全产业链的效率并深化商业化变现探索。Sora 2 上线加速 AI 视 频应用生态发展,而应用生态繁荣也反向驱动推理算力需求快速增长。我们仍 坚定看好 AI 主题的投资机会,并建议关注在产业链协同发展中的投资机会。

  • 2025-11-06
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2025年AI数据分析之ChatBI发展与应用实践白皮书

近年来,ChatBl(聊天式商业智能)成为A1时代数据分析的重要方向。其核心是通过自然语言处理(NLP)技术,将用户的提问转化为数据查询(如SOL),从而降低数据分析门槛。然而,其技术路线和应用效果存在显著差异。为了理清主流技术趋势和市场发展现状,ITPUB 特发起专项白皮书调研活动,通过对ChatBl领域主流厂商及典型用户的深度沟通,探索数据分析在 AI时代的进化路径。

  • 2025-11-06
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“十四五”能源发展成就报告

“十四五”以来,我国能源行业积极践行绿色发展理念,深入推进节能提效,持续优化能源消费结构,充分发挥消费侧绿色低碳转型的牵引作用,与供给侧双向发力,加快形成绿色低碳的生产方式和生活方式,为积极稳妥推进碳达峰碳中和、全面推进美丽中国建设、促进经济社会发展全面绿色转型提供重要支撑。

  • 2025-11-06
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《华为销售法:深度还原华为To B销售成功之道》-读书笔记

深度还原华为狼性销售养成。从土八路到正规军,成就华为销售以客户为中心,使命必达,拿结果说话的狼性精神。深度解析华为走向世界的法宝:有效的培训机制,向竞争对手学习的态度,维护客户关系的方法,运作项目的武器与打法,准直销的渠道模式。

  • 2025-11-06
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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

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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