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  • pdf文档 基于多模态大模型的电力现场安监管控研究及实践

    20 积分 | 22 页 | 5.05 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2025中国银行业数字化转型人才报告

    补充可能需要借助人力资源服务机构。 3. 数字化相关人才跨行业求职意愿度高,专业技术类人才迁移成本低,有 利于人才补充。 4. 金融数智化与金融安全是目前数字化转型的核心主题,金融产品经理、 安全风控类、技术类岗位需求较高。 5. 行业内传统岗位对人才经验包容性较强,数字化相关岗位多要求 3 年以 上工作经验,并为技术、算法类人才提供了有竞争力的薪资。 6. 智联猎头助力我国众多类型的金融机构人才战略实施,基本覆盖全业态 智联猎头助力我国众多类型的金融机构人才战略实施,基本覆盖全业态 体系,并且已与开发性金融机构、政策性银行、国有大行、股份制银行 及金融资产管理公司中的九成以上机构达成深度合作。 3 1 银行业发展现状 4 据世界银行 2025 年 1 月发布的《世界经济展望》,自 2024 年 6 月以 来,全球经济环境有所改善, 年《规划》重点强调依托人工智能算法,构建场景感知、人机协同、 跨界融合的智慧金融新业态; ◆ 2023 年出台的《人工智能算法金融应用信息披露指南》则规范了金融领域 人工智能算法的信息披露原则、形式及内容要素; ◆ 2025 年,央行工作会议指出,加快金融数字化智能化转型,安全稳妥有序 推进人工智能大模型等在金融领域应用。 银行业在推进金融数字化转型、构建适应数字经济发展的现代金融体系过程
    20 积分 | 28 页 | 2.37 MB | 7 月前
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  • pdf文档 鸿蒙生态解决方案白皮书(2025版)-华为

    · · · · 6)全场景协同· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · O4 HarmonyOS 元服务开发解决 方案 1)元服务定位及核心理念· · · · · · · · · · · · · · · 2)元服务的开发、经营与分发· · · · · · · · · · · · O5 三方 SDK 解决方案 1)HarmonyOS · · · · · · · · · O6 1)HarmonyOS 应用专项测试质量建议· · · · · · 2)HarmonyOS 应用上架流程及运营· · · · · · · · 3)HarmonyOS 元服务上架流程及运营· · · · · · · 145 173 166 5 HarmonyOS 生态解决方案典型 案例实践 HarmonyOS 应用上架运营 Connect 提供的上架分发测试和运维分析两大能力。 ⚫ 上架分发测试主要提供多种上架分发测试能力,满足开发者在不同阶段的上架分发 测试诉求。 9 ⚫ 运维分析提供崩溃服务、性能管理及云服务监控,支撑开发者精准定位问题,同时 支持多维度分析,智能诊断问题并给出解决方案。 ⚫ OS 开放能力集 OS 开放能力集通过 SDK 的形式对开发者呈现,提供应用开发所需的一系列系统开
    0 积分 | 229 页 | 13.44 MB | 9 月前
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  • pdf文档 迈向智能世界白皮书2025-韧性DC白皮书-华为

    逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心,为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实,对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值,特此推荐。 ——工信部产业发展促进中心智能电网与装备专委会主任、国家智能电网重大专项(2030)项目责任专家 刘建明 在电力行业,韧性数据中心发挥着举足轻重的 框架指南,激发深入思考。 ——印尼国家电力公司信息技术规划与战略副总裁 Handy Sanjaya AI时代,数据中心正成为数字化与智能化的核心枢纽和创新引擎。随着业务复杂性激增、网络威胁演变及技 术革新加速,这些正驱动数据中心向高可用、高安全和高灵活性演进。近期,我与很多客户伙伴、产业界的 朋友们进行了沟通和交流,大家都提到,韧性DC是当前数智基础设施建设的核心,但也面临居多挑战。华为 在数字经济深度渗透的今天,数据中心作为关键基础设施,其“韧性”已成为衡量社会运转稳定性的核心指 标。这本白皮书立足实践,由华为和业界的专家共同执笔,从韧性定义与评估体系入手,通过容灾高可用架 构、确定性安全、AI驱动的智能运维及弹性自适应四个维度,系统解构了韧性数据中心的建设路径,既有理 论框架的清晰阐释,又有落地实践的参考价值。本白皮书提供了可供借鉴的韧性建设范式,对于推动数据中 心的韧性升级具有积极意义。 ——华为ICT
    10 积分 | 53 页 | 7.03 MB | 22 天前
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  • pdf文档 前瞻产业研究院:中国智慧园区发展白皮书(2025)

    .............................................................................. 7 1.1.2 分类:按运营主体分四类受到业内广泛认可 ......................................................................... 7 1.2 智慧园区建设目标和框架 ................................................................................ 8 图表 3:智慧园区按主体分类及代表主体 ............................................................................................... ................................................................................... 29 图表 28:产业地产类园区发展特征 .............................................................................................
    20 积分 | 72 页 | 5.64 MB | 3 月前
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  • pdf文档 AI 赋能,智塑未来——机器人产业的变革与展望白皮书-百思特

    “搭档”,术前规划路径、术 中抵消误差、术后复盘优化,推动诊疗从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”。 虽人形机器人面临软硬件协同、成本控制、伦理监管等挑战,工业机器人面临成本与规模挑战,医疗骨科机器人面临系统 稳定性及技术挑战;但产业已告别 “工具时代”,迈入人机协同共生新阶段,这场变革既是技术跃迁,更是生产力模式重 塑,为智能未来开启新篇章。 百思特中国企业变革研究院 冯亚霞 著 第一章 / 驱动效应。其中,中国市场凭借全产业链布局、持续技术创新与庞 大应用需求的三重优势,将占据近半份额,进一步巩固全球机器 人产业核心增长极的地位,成为推动全球市场扩张的关键引擎。 市场规模扩张背后,是产业结构的深度升级,正从单一品类粗放 增长向 “多品类协同、全场景覆盖” 矩阵转型,人形、工业、医疗手 术机器人成为核心增长极。工业机器人随 “智改数转” 向高端渗 透,从焊接、搬运延伸至半导体传输等领域。 医疗手术机器人 识别、情绪感知、平稳行走及复杂 动作控制。 2、核心技术模块 现代人形机器人主要依赖三大核心技术模块: 环境感知模块:通过视觉、声学、雷达、压力及光学传感器等,实现环境数据采集与动态感知。 运动控制模块:涵盖高精度电机、控制器、减速器、丝杆传动及能源管理系统,确保灵活稳定的运动能力。 人机交互模块:基于高性能芯片与 AI 算力系统,支持自然语言处理、决策学习及情感交互。 * 资料来源
    10 积分 | 20 页 | 9.08 MB | 3 月前
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  • pdf文档 AI+HR黑科技秘笈-AI赋能人力资本智能化变革

    2 特征处理 > 在获取 JD 和 CV 的基础特征之后我们主要将特征主要分为四种类型: ID 离散特征:比如 UID,职能 ID,公司 ID,行业 ID,技能 ID,专业 ID 等。 硬性离散类特征:除了性别,年龄,工作地点等基础类型特征,还包含有知识图谱提取的实体 之间的关系特征比如学校是否匹配,职能(工作职位对应能力)是否匹配等,此处成为 match 特征。 连续性特征:除薪资等,还包含有知识图谱提取的实体之间的 模型的优缺点我们可以充分挖掘可用特征。 我们再次整理上一节可用特征,主要有 ID 类特征(职能、行业、公司、技能、专业等);基本 信息匹配特征(年龄,工作经验,学校等)该特征为二分类特征,以 JD 和 CV 的 ID 类特征是 否匹配来构建二分类特征(如职能是否匹配等称为 match 特征),将这两类统称为硬性离散类 特 征;JD 和 CV 类 的 graph embedding 产 生 vector 对 计 的分布来确定。将 ID 类 特征也一同加入到树模型中,这是考虑到组合特征的业务意义。分析特征重要性之后,我们根 据特征现象去做统计特征,比如出现频率统计,特征共现统计,多维特征多样性统计等操作。 相对应的 title 和 description 文本特征也可通过简单的加权命中率来构成特征加入到树模型中。 总之实验证明 ID 类特征,二分类特征,连续特征离散化,统计类特征,以及 embedding
    20 积分 | 98 页 | 8.41 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2025中国高精度定位技术产业白皮书

    皆可连接。采集物理世界的数据,并以数据为核心,从而改变人们的 生产与生活状态。 这也是物联网的愿景与目标,而要实现这样的目标,采集数据是基础,数据的种类多种多样,但位置数据是其中必不可少 的一类。 关于位置数据到底会在今后的数字化时代占据多少比例,目前还没有确切的数字。从我们身边常见的 IoT 产品与应用来看, 无论是手表、手环,还是共享两轮车、实时公交地图、或是巡检、资产管理、访客接待等各式各样的场景,都需要用到定 产业链下游指的是最终用户。 根据最新的市场信息,UWB 的市场可以分为四大类: 第一类市场:IoT 企业级应用。包括化工厂、发电厂、煤矿、公检法司、仓储物流等等。 第二类市场:IoT 消费级应用。包括各种加入了 UWB 芯片的智能硬件,比如电视遥控器、宠物项圈、寻物 Tag、智能 机器人等。 第三类市场:汽车市场。典型的产品就是汽车数字钥匙等。 第四类市场:手机市场。就是手机里面加入 UWB 芯片。 IoT IoT 企业级应用是当前已经较为成熟的市场,这个市场特点是出货量不大,但是方案价值大,单项目上千个基站项目 规模就很大,所以这个市场是属于方案商的。 IoT 消费级应用,需要等待手机等平台类设备都有 UWB 芯片之后才有爆发基础,如果不依赖手机也可以起量的场景 也有,比如车钥匙、遥控器等,但这增加了方案的成本,市场推广的难度也就增加了很多。 汽车市场是目前 UWB 下一个确定性很高的市场,虽然目前市场上看到的车厂已经上
    10 积分 | 73 页 | 16.72 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2025年广域物联——中国蜂窝&卫星物联产业研究白皮书

    星图研究院分析师,曾主导撰写《中 国智能人居产业研究报告(2022)》、《中国蓝牙物联网产业研究报告(2023)》、《中国 Wi-Fi 物 联网产业研究报告(2023)》、《中国物联网平台产业研究报告及案例集(2023)》,研究侧重于无 线连接技术、物联网平台、云计算、企业服务等领域,热爱倾听、发现数字化浪潮下的商业故事。 杨先生 13530533040(微信同号) 本报告是 AIoT 星图研 若考虑设备通信距离的远近,物联网连接技术方案可分为短距物联和广域物联。短距物联技术包括了 Wi-Fi、蓝牙、2.4G 私有协议及新推出的星闪;广域物联技术则以蜂窝物联网连接量最集中,卫星物联是新兴的广域连接方式。 其中 2025 年及以后,中国及全球范围内采用蜂窝物联网连接方案的设备量仍将持续增多,这得益于 4G 网络充分被 应用、5G 及 5G RedCap 在物联网领域规模上量。 另外,产业界仍然对以蜂窝物联、卫星物联为代 ��������������������������� 5 2.1.1 Cat.1 产业规模现状及预测 ��������������������������� 5 2.1.2 Cat.1 主要应用场景及出货量分布 ��������������������� 6 2.1.3 Cat.1 市场格局现状及预测 ��������������������������� 8 2.2 4G Cat.4 产业分析
    10 积分 | 85 页 | 41.17 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2025年中国数字化赋能实体商业实践白皮书

    商业平台在推动行业转型中的关键作用, 旨在为品牌商户优化运营模式和提升市场竞争力提供有力支持,同时为行业决策者与投资者提供前瞻性观点。 ▋ 研究内容 本报告深度剖析数字化赋能实体商业的现状、挑战及发展路径,全面展示数字化技术如何助力实体商业转型升级, 并总结实践中取得的成果与价值。  发展概况:随着消费市场需求的快速变化,实体商业正经历深刻的变革。传统模式下的选址、营销、运营等环 节面临诸 构成了前所未有的挑战,消费者逐渐转向在线购物平台进行消费。在 这一背景下,实体商业开始探索与电商平台的合作,寻求线上线下融合的新路径。商业综合体作为实体商业的重要组成部分,通过加速数字化转型,整合多类新业态、 提升服务质量和增加顾客互动,逐渐恢复并增强了竞争力。近年来,商业综合体的数字化转型成为推动实体经济发展的关键,商业综合体促进了不同业态之间的相互 引流和协同效应,为实体经济的复苏和增长提供了 2023年南京德基广场通过其官方APP,提供了虚拟 试衣间、在线预订、会员积分管理等功能。 • 2023年深圳壹方城推出了“壹方城智慧商城”项目。 来源:中华人民共和国商务部、国家统计局,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。  商业综合体数量规模不断扩张:截至2023年末,全国 商业综合体数量达到1819家,实现销售额1.3万亿元, 商业综合体已成为城市消费经济的重要支柱。 7 ©2025.4 iResearch
    10 积分 | 34 页 | 5.08 MB | 9 月前
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