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2023-2024年科技行业主要变化趋势梳理与总结

国内外有大幅股价增长的公司梳理;各国股票指数涨跌幅梳理;主要IPO退出案例梳理;大额并购案例梳理;一级市场中后期大额融资案例梳理;VC行业募资与投资情况;从反映钱的流向数据点观察中总结的趋势与结论。

  • 2024-05-07
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中国信通院&工业互联网产业联盟:智能机器人行业技术产业发展白皮书(2023版)

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。当前新一轮科技革命和产业变革加速演进,新一代信息技术生物技术、新能源、新材料等与机器人技术深度融合,智能机器人产业迎来升级换代、跨越发展的窗口期。智能机器人集机械学、电子学、计算机科学、控制论、人工智能等多学科知识于一身,具备自主决策、学习和适应能力,在工业、医疗、教育、家政、无人驾驶等领域的应用不断拓展,为人类生活带来便利和效率。

  • 2024-04-22
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【项目案例】xxx小镇智慧旅游项目技术方案

本项目以“智慧、安全、绿色、人文、活力”为规划目标,结合国内外智慧文旅产业的前沿理念,采用物联网、互联网/移动互联网、虚拟现实等新技术,通过智能化基础设施、智能化设施管控、智能化集成运营管理、智慧应用服务、智慧化营销管理等模块组合,将智能化与信息化进行完美融合,打造一个全方位的智慧旅游平台。

  • 2024-04-03
  • 阅读298
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华正智能工厂信息化解决方案(79页 PPT)

建立一个高度灵活的个性化和数字化产品与服务的生产模式,确保德国制造业的国际竞争力,争夺新一代技术与产业革命的话语权

  • 2024-02-23
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全球智能体育发展报告

随着科技的飞速发展,智能体育作为传统体育的一大创新领域,正以其前所未有的方式改变着我们对体育的理解与体验。与传统体育相比,智能体育以数字化、智能化为特征,通过融合先进技术为运动员和观众提供了全新的体育体验。本章将从智能体育的定义、全球智能体育发展对比以及智能体育的全球趋势三个方面,深入探讨全球智能体育的发展态势。

  • 2024-01-04
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RMI:2023乡村碳中和公平转型:现状与展望暨乡村碳中和发展指数报告

落基山研究所(RMI),是一家于1982年创立的专业、独立、以市场为导向的智库。我们与政府部门、企业、科研机构及创业者协作,推动全球能源变革,以创造清洁、安全、繁荣的低碳未来。落基山研究所致力于借助经济可行的市场化手段,加速能效提升,推动可再生能源取代化石燃料的能源结构转变。落基山研究所在北京、美国科罗拉多州巴索尔特和博尔德、纽约市、加州奥克兰及华盛顿特区设有办事处。

  • 2023-11-01
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沙利文:2023中国换电行业发展白皮书

钙钵矿光伏电池,是利用钙铁矿型的有机金属卤化物半导体作为吸光材料的光伏电池,属于第三代光伏电池。相比较晶硅及其他薄膜电池而言钙矿光伏电池具备四大核心优势: 带隙可调节,叠层转化率可达 45%;制备工艺简单,材料成本低;非高温生产,大幅降低能耗;透光性好、柔性强,应用场景想象空间巨大。

  • 2023-09-19
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NQMS及其数字化建设实践

数据系统规范、逻辑关系清晰,便于数据传递、数据与功能扩展,减少后继数据治理、打功能补丁;便于降低运维成本

  • 2023-04-04
  • 阅读408
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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