1.数据中心冷却系统能耗占比较大，对碳排放影响显著。 2.采用更高效的冷却技术可以降低数据中心碳排放。
内生+外延，工程机械龙头深耕三十余载。公司成立于 1994 年，以混凝土机械起家，通过收购普茨迈斯特、帕尔非格不断拓宽业务版图，完善产品体系，营收规模从 17 年 383 亿元提升到 22 年 808 亿元，期间 CAGR 达到 16%，23H1 公司营收、归母净利分别达 399、34 亿元，稳居行业头部水平。
大模型技术是当前AIGC技术发展的核心驱动力。从2020年GPT-3发布以来，OpenAI等国内外的科技企业和研究机构通过零样本学习（ Zero-Shot Learning ）、提示词工程（Prompt Engineering）、指令微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）等诸多技术创新，找到了有效使用大模型的技术范式。
公司煤炭储量丰富，资源禀赋优异，是疆煤保供的核心标的。马朗煤矿投产后公司煤炭产能高达 6000 万吨，我们预计公司煤炭销量将从 2022 年的 2670 万吨增长至 2023年 4069 万吨。
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随着社会的不断发展,建设市场的不断改进,工程体量也随之不断增长,工地环境更为复杂,对施工记忆和工艺水平提出了更高的要求。大数据、云技术、物联网及BIM等各种技术因素对建筑行业的各个环节产生了很大影响,为智慧工地的发展提供了机遇。无论是公司精细化管理的内在需求还是当代先进技术快速发展和综合应用的外在动力,建筑施工行业向更加集成统一管理、高效协同工作以及更加自动化和智能化的智慧化方向发展
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根据工厂建设规划方案，通过物流执行系统(LES)的实施，引入先进的管理理念和式、梳理优化业务流程，并借助系统来固化、标准化业务流程，从而提高业务执行效率，并为物流执行活动提供及时的指导和报告，提高物流及时性、准确性，有效降低库存，并借助LES系统的数据为物流业务优化提供决策支持。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践
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人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案
2024年至2025年上半年，国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。
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