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巨量引擎:2024年家清行业绿色消费新趋势白皮书

作为世界上最大的发展中国家,中国秉持人类命运共同体理念,为落实联合国2030年可持续发展议程,共建繁荣清洁美丽的世界贡献了中国 力量。中共十八大以来,在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下,中国坚持绿水青山就是金山银山的理念,坚定不移走生态优先、绿 色发展之路,促进经济社会发展全面绿色转型,建设人与自然和谐共生的现代化。

  • 2025-01-07
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陕西省钢铁深加工产业专利导航报告

钢铁深加工产业是国民经济的重要支柱产业,改革开放以来,随着我国社会 主义和谐社会的迅速发展,我国的经济建设取得了巨大的成就,这与钢铁产业的 快速发展息息相关。钢铁产业作为国民经济发展的基础支撑产业,涉及面广、产 业关联度高、消费拉动大,在经济建设、社会发展、财政税收、国防建设以及稳 定就业等方面发挥着重要作用,其技术发展直接影响国民生活水平。

  • 2024-04-09
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智慧食堂解决方案

帮助食堂构建一个完整的综合服务生态平台 首先 用人工智能设备实现刷脸支付、无人值守、快速结算、灵活定价食堂通过视觉识别、Rfid射频、人脸识别、云计算及大数据等新一代信息技术打造人工智能设备以“稳、快、准”为标准,提升用户的支付体验,帮助食堂节约人力成本。 第二打造互联网食堂 提高食堂综合服务能力 利用互联网技术帮助企业更好地服务及留存客户,增加营收。综合服务能力包括菜品资讯、互动点评、排餐互动、点餐外卖、特色美食、团体订餐、生鲜净菜等多个功能版块,提升用户粘性和食堂收入 提供简单高效的信息化系统:提升经营管理能力第三 食堂提供信息化系统提升食堂的经营管理能力,包含自动采购需求,智能采购入库,单品管理及日经营管理等 第四 食堂大数据:智能运营、智慧决策 用户在线,员工在线,经营管理在线,大数据助力智能运营·智慧决策

  • 2024-11-25
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氢能全景图(上)制氢篇:商业模式起步,绿氢初试锋芒-平安证券

氢能:零碳可持续的理想能源,前景广阔。氢能是一种优质的二次能源,具备清洁零碳、可再生的优势。从应用端节能减排的角度来看,氢能可在多种场景替代汽油、柴油、天然气等能源,促进工业、交通等领域深度脱碳。从供给侧能源安全的角度来看,氢能够以水为原料、使用风电、光伏作为清洁电源制取,是优质可再生能源。目前氢作为能源应用的程度不高,主要作为工业原料使用;未来,随着各国大力推广绿电制氢和氢能应用,氢能有望实现大规模发展,并广泛应用于工业、交通、电力、建筑等领域。IEA预计,2030年全球氢能需求将达到1.8亿吨;从我国各地已公布的规划目标来看,2025年我国氢能产业规模有望达到7000亿元。

  • 2024-02-29
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人工智能风险治理报告(2024年)

人工智能技术以其前所未有的发展态势引领新一轮科技革命和产业变革,深度驱动经济社会发展。技术跃迁释放价值红利,与此同时带来风险挑战。2023 年 10 月,习近平主席提出《全球人工智能治理倡议》,其中着重指出,做好风险防范,不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性。人工智能风险治理已经成为把握未来人工智能发展的核心要素,也是全人类需要共同应对的时代课题。

  • 2025-01-02
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2025年中国私域电商行业趋势白皮书

用户增量见顶、获客成本高涨推动了私域电商行业发展,私域电商在通过精细化、差异化的运 营策略与用户需求相匹配的同时,通过数字化及渠道运营能力满足品牌方提升竞争力的需求, 基于精细化运营模式重构用户全生命周期价值。伴随着技术迭代与政策规范,行业现已步入AI 赋能、公私域联动的发展新阶段。当前行业用户规模具备较好上升潜力,预计消费激励、技术 发展与经营边界拓宽将推动行业增速进一步提升。

  • 2025-10-09
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国内外数字孪生平台初探

作为构建和运行数字孪生业务应用的基础,数字孪生平台集成了多种技术的工具和套件,向上可以为各类应用开发提供服务接口,向下可以连接各类物理对象,有效降低企业应用数字孪生技术的开发成本和开发周期。本文将介绍数字孪生平台的概念与特征,并盘点国内外主要的数字孪生平台供应商。目前,数字孪生平台的发展与应用还处于探索阶段,不同厂商的技术水平、平台能力、开放性和实现手段差异较大。

  • 2023-07-19
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数据要素资产运营平台解决方案(30页 PPT)

数据资产化已成为企业数字化转型的重要组成部分,在数据要素市场中,企业可将自身的数据资产进行交易流通,实现数据的价值最大化, 对提升企业核心竞争力和推动企业可持续发展具有重要意义

  • 2024-01-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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