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2025年中国散煤综合治理研究报告

北京大学能源研究院是北京大学下居独立科研实体机构。研究院以国家能源发展战略需求为导向,立足能源领域全局及国际前沿,利用北京大学学科门类齐全的优势,聚焦制约我国能源行业发展的重大战略和科技问题,按照“需求导向、学科引领、软硬结合、交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨,推动能源科技进展,促进能源清洁转型,开展专业及公众教育,致力于打造国际水平的能源智库和能源科技研发推广平台。

  • 2025-11-04
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OpenAI+Atlas测试报告(二)

OpenAlAtlas的发布,让市场格局悄然生变。最明显的信号来自Perplexity:防御动作频频。两个月前,Referralfee还是15美元/人本周突然提升至20美元,今天甚至出现了弹窗广告,持续强化Student Program,试图巩固学生群体这一根据地这背后折射出一个根本矛盾:Perplexitv虽有自研Sonar模型,但同时依赖Claude、DeepSeek和GPT等第三方模型。当底层模型方开始产品化,终端产品的护城河就岌岌可危了。

  • 2025-11-04
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大规模汽车敏捷研发的应用及敏捷变革管理报告

AXE 电信交换系统的一个前身产品的开发始于 1967年。由于爱立信希望向全球提供电话系统,它面临着使其适应众多不同国家需求的必要性。为了满足这些要求,并同时应对预期的竞争压力,公司在早期就做出了一项战略决策:为该产品设计和实现一种支持大规模复用和演进的架构。这需要使用新的技术和设计方法,这些方法此前在爱立信内部从未尝试过。

  • 2025-11-04
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碳迹可循:数字化时代的碳足迹核算与核查白皮书

在全球“双碳”目标引领下,应对气候变化、推动绿色可持续发展已成为全人类的共同使命。数字化时代的到来,更为这场绿色变革注入新动能,碳足迹核算与核查作为衡量企业、产品环境影响的核心工具,正以前所未有的速度融入全球经济体系。

  • 2025-11-04
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2025“内卷”的成因与治理研究报告

关于个人之间的内卷,考虑一个机构内两个职员竞争一个附带特定利益的晋升机会 的模型,其中晋升结果的概率分布与职员的相对业绩有关。在纯策略均衡解中,晋升规则 的“唯业绩倾向”促使“势均力敌”的职员增加竞争投入,从而降低职员的均衡效用,即 形成内卷。但是当职员之间的禀赋差异较大时,唯业绩倾向可能对较强的竞争者有利。这个晋升 博弈也可能没有纯策略均衡解,或出现部分职员完全“躺平”的现象。

  • 2025-11-04
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华为变革引擎:PMOP框架如何驱动战略级项目管理与业务创新

BTMS是一套能够直接支撑公司业务战略、推动内部变革实施、涵盖规划、项目执行, 实施和生命周期管理的集成管理系统框架。变革规划总体计划/进度管理 提供统一思路和方法/交付要求; 公司级变革专题的研究和跨领域/重大变革项目的确定 总成年度规划的交付,输出年度规划报告 协调规划过程中跨领域问题识别和分析/方案协同/项目关联 组织对各小组交付进行内部评审

  • 2025-11-04
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2025年关于绿色电力驱动绿色算力协同发展的思考报告

人工智能的迅猛发展带动了算力需求的激增,随之而来的能耗问题日益凸显。在此背景下,算力-电力协同发展成为国家政策要求和行业关注热点。然而,当前相关探讨仍多停留在理念层面,相较于尚在探索中的算电协同调度,当下数据中心面临的现实挑战是如何经济、可靠地提高绿电使用占比。

  • 2025-11-04
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数字孪生在智能工厂的创新实践

物理系统的一种生动的数字化表示形式能够动态更新以模拟物理系统的结构、状态和行为,并用于驱动业务收益。保真度要求,扫描频率(设备是否经常更改设置?),数据延迟、连接细节(实时性如何?)

  • 2025-11-06
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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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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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