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2026化工新材料行业趋势洞察、人效分析及人力管理展望

2026年,中国化工新材料行业延续结构性扩张态势,全面进入确定性高景气上行周期。在下游战略性新兴产业需求拉动、国产替代进程深化、产业投资持续落地的多重驱动下,行业市场规模稳步扩容,盈利水平持续修复,增长动能从传统规模扩张转向高端价值升级,成为化工产业高质量发展的核心增长极。

  • 2026-08-03
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2026留美中国学生现状白皮书

在众多留学目的地中,美国凭借其雄厚的教育资源与较高的教学质量,长期以来一直是中国学生的 重要选择国家之一。根据最新数据,2025年中国留学生占美国国际学生总数的22.6%。尽管赴美留学能够帮助学生拓展国际视野并提升综合能力,但留学过程中也面临一定的学业与适应性挑战。

  • 2026-08-17
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2026把控品牌AI可见度指南

AI现已成为线上影响力的核心力量。消费者往往在访问品牌官网前,就通过各类AI平台形成了对品牌的初步印象。 仅ChatGPT一个平台,每周活跃用户量就已接近10亿,再加上Claude,Gemini,Copilot, Meta, Perplexity等各大语言模型,更不用说谷歌的AI概述功能,借助AI获取消费建议、信息与灵感的用户群体规模日益庞大。 这已经成为新常态:品牌口碑的话语权逐步移交至Al。与此同时,这也为公关行业提供了划时代的机遇,可以借此跻身品牌营销的核心阵地。 我们将通过本指南为您解读,为何公关是提升品牌Al可见度的关 键,以及其背后蕴含的重要意义。

  • 2026-08-03
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2026工业4.0与人工智能向领军者学习报告

如何有效地相互学习,加速工业4.0和人工智能的应用进程?在2025年6月举办的旗舰MES与工业4.0峰会上,我们专门设计了一个研讨会,旨在衡量参与者的进展并促进相互学习。研讨会圆满成功,本文将把会议成果与更广泛的读者分享,会议内容也为整个峰会奠定了基调。 本报告基于参与研讨会的受访者调查。凯睿德制造战略顾问Jeff Winter主导了整个研讨会,并借助AI辅助设计了研讨会及分组讨论环节。Al还帮助汇总、归纳和解读调查数据,从而深入呈现受访者在工业4.0旅程中的进展情况。 尽管样本量有限,但我们认为本报告准确反映了领先制造商的进展情况及尚存的挑战。希望这些企业的实践经验能帮助您了解自身所处的阶段,并获得优先推进事项或与团队探讨方向的新思路。

  • 2026-08-03
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2026更加积极有为十五五开局年的政策协同与新范式研究报告

货币政策是宏观经济调控的核心工具,其导向与实施不仅受到党和国家顶层设计的高度重视,也成为学术界、微观企业持续关注的焦点,其演进脉络清晰反映了我国宏观调控的优化方向。

  • 2026-08-03
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智慧楼宇智能化(控制)系统规划方案1

更实用的是,平台把GIS园区建模和2D/3D组态工具打通了。你可以在高程地图上嵌入设备模型,也可以让摄像头画面和三维场景虚实融合。某能源企业把十几个分散场站的设备数据都挂载到一个数字沙盘上,调度员在总部就能“走进”任何一个场站

  • 2026-08-04
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2026中国高校市场营销学博士生就业情况白皮书

《毕业博士就业篇》的调查对象为2025至2026年期间己毕业或预毕业的市场营销方向(以下简称“营销”)博士生群体,旨在了解营销博士生的毕业情况。本篇报告共收集了36份2025-2026年(预)毕业博士生样本,来源学校包括国家“双一流”建设高校和其他高校,样本来源广泛,其分布与营销博士 培养单位的总体分布相一致,样本具有较强的代表性。

  • 2026-09-02
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2026中国光伏企业出海印度的机遇与风险研究报告

《区域国别研究报告》是上海市哲学社会科学规 划办公室依托上海市各高校和科研院所专业研究力 量,紧扣服务企业走出去现实需要,专为“上海市企 业走出去综合服务平台”打造的区域国别研究品牌。

  • 2026-09-02
  • 阅读126
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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