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2025年算力电力协同:思考与探索白皮书

“实施一批算力与电力协同项目”作为代表性方向列入我国《加快构建新型电力系统行动方案(2024-2027年)》。本报告针对算力负荷区别于其他常规负荷的特征,按照“为什么要做算力电力协同”“协同什么”、“如何协同”的顺序展开,介绍了我们在算力电力协同方向的思路与探索,目标是充分挖掘算力中心与算力系统中蕴含的灵活性,优化算力负荷用能成本与供能技术,并提升新能源消纳能力,为加快构建新型电力系统提供支撑。

  • 2025-12-23
  • 阅读236
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2025科技、传媒和电信行业预测

展望未来,至2025年及以后,TMT行业即将实现重大飞跃,这一飞跃在很大程度上得益于生成式AI的迅速普及。然而,要实现这一愿景,行业还需要弥合以下差距:平衡生成式AI基础设施投资与商业化进程、解决生成式AI使用中的性别差异、管理生成式A数据中心的能耗、应对公众对深度伪造内容的信任问题、探索生成式AI在媒体和游戏领域的最佳应用、利用生成式智能体实现实时管理与行动,以及填补流媒体视频和云支出方面的缺口。

  • 2025-12-24
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  • 126页
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2024从领导力角度看生成式AI转型研究报告

生成式 AI 转型是我们这一代人面临的技术奇迹。在 Udemy Business 平台上,仅在 2023 年第一季度,美国用户 ChatGPT 学习的消费量就 飙升了 5,226%。这种激增表 明,学习生成式 AI 技能对于跟上我们在职场看到的广泛变化而言变得越来越重要。 近年来,其他任何技术现象都无法对我们的工作和生活方式产生如此重大而深刻的影 响。“这一大趋势带来系统性、攸关存亡的影响,”普华永道的数据表示,生成式 AI“ 将会改变商业模式,重新定义工作流程并彻底变革整个行业。” 虽然某些角色、行业 和地区可能受到的影响更大,但每个员工都会感受到这些巨大转变所带来的震撼。这 意味着对于当今的领导者而言,没有其他任何主题比这更重要了。

  • 2025-12-23
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深度学习常用术语

所谓监督学习,就是先利用有标签的训练数据学习得到一个模型,然后使用这个模型对新样本进行预测。在本质上,监督学习的目标在于,构建一个由输入到输出的映射,该映射用模型来表示。

  • 2025-12-23
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《白话机器学习的数学》原版PDF+立石贤吾

SmartNews公司的机器学习工程师。从日本佐贺大学毕业后曾就职于数家开发公司,并于2014年入职LINE Fukuoka,在该公司于日本福冈市成立的数据分析和机器学习团队中,负责利用机器学习开发推荐系统、文本分类等产品,并担任团队负责人。2019年入职SmartNews公司,担任现职。

  • 2025-12-23
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  • 277页
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中国移动云终端算力终端产品自皮书

为加快构建 “连接+算力+能力”新型信息服务体系,牵引产业创新研发、推动云终端·算力终端产品发展,编写相关产品白皮书,面向产业广泛开展生态合作,加快引入符合中国移动算力业务发展需求的终端产品,构建云终端·算力终端产品体系、规范管理,为中国移动市场发展筑牢终端产品基础。

  • 2025-11-18
  • 阅读251
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2025年智能体驱动的大模型系统工程与产业实践解读报告

地方政府陆续出台相关政策,支持各行业发展人工智能大模型、智能体相关研究,并逐步提升对智能体建设的关注程度,培伴随人工智能发展,国家、育人工智能应用服务商。

  • 2025-11-07
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2025年智慧图书馆AI馆员应用白皮书

在人类文明的漫长演进中,图书馆始终以知识灯塔的姿态矗立——从古代两河流域 的泥板档案库到中世纪修道院的手抄本藏书室,从工业革命时期的公共阅览室到数字时 代的全域资源中心,它的形态随技术浪潮不断迭代,但其“为人连接知识”的核心使命从 未动摇。进入 21 世纪第三个十年,当数字原生代成为用户主体、海量信息呈指数级增 长、人工智能技术实现突破性跃迁,图书馆服务体系正站在前所未有的变革节点上。

  • 2025-11-07
  • 阅读320
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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