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World File Search System行业研究
行业研究 - 弹药
弹药使美国的武器平台能够以远超对手准确回击致命火力能力的射程获得首发杀伤能力，从而实现主导机动。制导、传感器、瞄准和引信系统的技术飞跃，加上新一代隐形能力，使精确打击的有效性和准确性在十年前是不可想象的。如今的弹药不仅可以瞄准城市中的特定建筑物，而且可以自主操作，沿着预先设定的路线飞向建筑物，引信会在特定楼层引爆弹头。同样，当前和正在开发的接口技术可确保多个系统之间的同步，从而为整个部队提供全方位保护。最后，能量学、运动学和小型化技术的进步为更强大但后勤要求更低的火力奠定了基础，以支持 JV2010 的重点后勤愿景。更小的包装可以提高精确度和杀伤力，这意味着战区内物流占用的空间更小，运输要求更少。
行业研究：塑料2024
南非塑料行业的根源可以追溯到20世纪初。最初，该行业满足了当地的需求，尤其是对矿山的肥料和炸药（Crompton，2023年）。在20世纪中叶，国内主要塑料行业通过建立Sasol出现，Sasol在各种化学过程中使用煤炭作为主要投入，包括参与石油衍生物和塑料的生产。随后几十年中的快速工业化见证了该行业的转型，发展成为一个价值链，跨越了聚合物制造，处理，以及从包装材料到汽车组件的各种下游应用。除了满足国内需求外，它还产生了大量的出口，近年来，诸如包装和管道之类的下游制造商都超过了主要塑料。
食品行业研究一言以蔽之：翻译
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2023 年人工智能行业研究
这项 2023 年的研究以之前的 AI 行业分析为基础。它使用相同的方法和方法来识别 AI 公司并生成收入、就业和 GVA 的头条行业估计值。然而，随着该行业的不断发展，用于对该行业进行低级分析的分析参数也在不断发展。研究团队与 DSIT 代表和外部专家合作，更新了用于对该行业进行分类的分类法。2023 年分类法的主要变化是将模型开发作为一项新功能纳入其中，将战略、咨询和培训（2022 年）细分为两个独立的功能——AI 战略和咨询以及 AI 技能和培训，将更广泛的机器学习能力细分为不同的应用领域，并将道德、信任和公平能力更新为 AI 保证。同样，用于对公司进行分类的分析工具在过去 18 个月内也发生了很大的变化。因此，2023 年的研究使用了新的、支持 LLM 的分类技术来根据更全面的描述性信息创建能力标签。考虑到这些调整，虽然总体估计数可被认为与 2022 年的研究完全可比，但由于 2023 年使用了新方法，有关产品、服务和能力的较低级别分析可能并不完全可比。
印度 CRO 行业研究由 ... 进行
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
ENTSO-E – 电力和热力行业研究 - NET
在交通领域，脱碳模式已经得到很好的识别，ENTSO-E 已通过专门的立场文件探讨了智能充电/车辆到电网的影响。因此，这里关注的是热力领域，包括空间供暖和制冷以及工业过程的热力和制冷需求（简称 H&C 领域），该领域约占欧盟最终能源需求的一半（北方和南方国家之间差异很大）和二氧化碳排放量的 40%。H&C 领域 80% 依赖化石燃料，剩余 20% 为可再生能源 (RES)，主要基于生物质和 RES 供热泵，此外还有少量地热、太阳能热废物供热和废热。最近的“REPowerEU”计划要求加速脱碳，并增加了减少欧盟对进口燃料依赖的额外目标，这对 H&C 领域影响极大。除其他提案外，REPowerEU 还提议将单个热泵的部署率提高一倍，从而在未来 5 年内累计达到 1000 万台，到 2030 年累计达到 4000 万台1。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
BMS 智能行业研究路线图 - 特温特大学
领域挑战 第四次工业革命，也被称为智能工业（荷兰）、工业 4.0（德国）和先进制造业（美国），正在如火如荼地展开。由全球价值链上自主但相互关联的单元组成的分散业务流程的愿景即将成为现实。信息物理生产系统的使用有可能通过个性化产品提高客户满意度，同时提高生产力和资源效率。目前，行业和研究部门正在现场实验室和智能工厂中密切合作，通过数字应用、智能机械、传感器技术、智能机器人和全球互联价值链的制造概念来开发这些信息物理生产系统。