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2025年面向未来的通信:量子安全技术的兴起应用指南

量子安全通信不再是遥不可及的目标一-它正在发生。多样化的技术生态系统正在推动这一进步,包括量子密钥分发(QKD)、后量子密码术(POC)、端到端混合OKD-POC模型、基于卫星的加密和密钥管理,以及将经典系统与量子安全系统相结合的过渡架构。鉴于量子计算的颠覆性潜力,这些创新正在改变我们对于安全通信的认知。

  • 2026-03-14
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中国银河-新材料--散热材料行业深度报告

AIGC驱动高功率芯片爆发,全液冷散热成为主流。随着AIGC的爆发,高功率芯片的热流密度大幅增长,传统风冷散热逼近物理极限,液冷成为高功率芯片散热首选。英伟达Hopper芯片散热方案为液冷冷板(MCCP)/风冷。Blackwell芯片散热方案中,GB300 芯片散热方案采用全液冷独立冷板。下一代VeraRubin芯片采用全液冷散热。英伟达目前海外的散热供应商主要有奇宏、双鸿、Cooler Master、台达和维谛技术(Vertiv)等。冷板用量的大幅提升将带动上游原材料(如高纯铜、铝合金)、精密加工设备及密封材料的需求增长;中游制造商(如 Cooler Master、Vertiv、英维克、高澜股份、申菱环境、同飞股份等)有望受益。

  • 2026-03-14
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稳定币的发展历程、成败叙事及其对中国的启示

稳定币的发展历程通常以2014年为起点。提及稳定币时,多从2014年USDT发行开始,但同年与USDT 同步甚至早数月发布的还有bitUSD和bitCNY,二者依托 BitShares(比特股)平台,基于加密算法打造以美元和人民币计价的虚拟货币,旨在解决当时虚拟货币价格不稳定问题。比特币及基于其原理衍生的“山寨币”价格波动剧烈,相互间交易难度大。

  • 2026-03-14
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人工智能赋能可信数据空间发展研究报告

近年来,人工智能技术突飞猛进,大数据与人工智能已在金融乃至更广泛的社会经济领域扮演越来越核心的角色。从金融视角来看,目前,厦门大学已设立“人工智能金融学”辅修专业、金融专属专业及微专业,并推出“人工智能+数据科学”双学位项目,还计划进一步推出“智慧金融”类的新型学位项目,持续推动人工智能在金融教育与科研中的深度应用,致力于推动人工智能在金融领域的交叉应用。

  • 2026-03-14
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面向产业的算法治理研究—构建可信赖的算法治理路径(2025年)

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出,要“推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设,防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险,推动人工智能应用合规、透明、可信赖”。当前,人工智能大模型技术加速渗透千行百业,算法已从互联网平台技术底座跃升为驱动数字经济高质量发展、培育新质生产力的核心生产要素,深刻重塑着产业形态、劳动关系与社会治理模式。

  • 2026-03-14
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2025年中国电力输配行业研究报告

电力输配行业是指电力从发电厂经过高压输电线路输送至变电站,再通过配电网络将电能分配到终端用户的全过程所涉及的产业链。该行业涵盖了电能的长距离输送、变电、配电及相关设备制造、运营管理和技术服务等多方面内容,是电力系统的重要组成部分。具体来说,电力输配行业首先包括高压输电环节,这一环节负责将发电厂产生的电能通过超高压输电线路,以较低的能量损耗传输到各个变电站。变电站则承担着电压转换和电能分配的任务,将高电压电能转换为适合配电网络使用的中低压电能。随后,配电网络将电能进一步分配至工业、商业和居民等终端用户,确保电力供应的可靠性和稳定性。

  • 2026-03-14
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智能体协同矩阵重塑自主运维新范式白皮书

我们正处在一个AI技术飞速发展的时代。企业运维的演进脉络清晰可见:从信息时代的效率提升与自动化,到数字时代的数据驱动与智能运维(AIOps)崛起,如今正大步迈向多智能体协作的新阶段。在这一新阶段,多智能体通过任务分解、知识共享与协同决策所形成的“群体智慧”,将推动运维从被动响应走向全面自主,成为企业驾驭复杂系统、保障业务连续性的关键。

  • 2026-03-14
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新型电力系统背景下的电力开关技术与装备

研究背景:快速真空开关是发电机断路器、限流器、直流断路器中的核心设备,毫秒级响应要求机 械力在±100kN间大幅快速变化,加速度高达1000g,操动过程涉及电路-磁场-机械-温度等复杂过程!

  • 2026-03-14
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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)

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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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