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2025光刻机行业国产替代进程、核心子系统突破与产业链标的分析报告

光刻环节位于晶圆制造流程的核心位置,是实现电路图案转移的起点环节。在前段工艺中,晶圆需经过反复的沉积、光刻、刻蚀与离子注入等步骤,光刻负责将电路设计图案精确投射到硅片表面,并通过后续刻蚀形成纳米级器件结构。作为贯穿各制程的关键工序,光刻需多次重复,直接决定了器件尺寸、线宽与集成度。

  • 2025-11-04
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供应链数字化转型顶层架构设计方案

数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告:Digitization(数码化)、Digitalization(数字化)、Digital Transformation(数字 化转型)。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应,此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊,也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。

  • 2025-11-04
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算力电力协同发展研究报告(2025年)

算力作为数字经济时代的新质生产力,已成为推动经济社会发展的核心力量,对现代生产和生活产生了深远影响。在碳达峰碳中和战略背景下,我国积极推动算力的绿色低碳发展,并促进能源电力领域的清洁转型。在此契机下,算力电力协同成为新时代发展的必然趋势,

  • 2025-11-04
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算力网络运载力指数评估报告(2025年)

随着人工智能技术的蓬勃发展及我国数字化转型的不断深入,各类数字化应用对算力资源的需求持续增长。作为新型信息基础设施的重要组成,算力网络已成为支撑计算、存储以及网络资源按需灵活调度的关键承载底座,其运载力质量对算力运送及调度效率至关重要。2023年10月工业和信息化部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,明确提出提升算力高效运载质量,强化算力接入网络能力,提升枢纽网络传输效率。2025年5月工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》,提出要优化算力设施互联,强化算力通信网络质量监测评估,持续增强网络运载能力。

  • 2025-11-04
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信息技术 车间数字孪生 参考架构

车间数字孪生参考架构包括物理车间,车间数字实体,车间数字孪生应用,以及各部分间的信息交互,见图1。 物理车间:由车间实体和关联关系组成,车间实体包括操作人员、制造设备、物料、环境等;关联关系包括车间布局、操作流程、工艺流程、物料分配等。 车间数字实体:包括变生数据和数字模型。

  • 2025-11-04
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智能制造与数字孪生技术

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式[11。…《国家智能制造标准体系建设指南》

  • 2025-11-11
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“一网统管”解决方案

一网统管是城市管理的新一代基础设施,也是市域治理实现的支撑骨架。通过一网统管,向上为城市管理者提供分析研判、辅助决策,监测预警、防范风险,联动指挥、行政问效三大核心价值:向下助力社会基层治理,实现街道吹哨、部门报道,基层队伍、高效协作,群防群治、接诉即办、未诉先办。

  • 2024-09-18
  • 阅读128

华为智慧物流园区解决方案

相较于传统物流,利用大数据、云计算进行自动分拣、集中配送、仓储共享的模式能够节省32%左右的物流成:,提高50%以上的分捡效率。

  • 2024-09-18
  • 阅读173
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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