建设银行获得发明专利授权：“业务流程的控制方法、装置、电子设备和存储介质”

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2025月09月27日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示建设银行（601939）新获得一项发明专利授权，专利名为“业务流程的控制方法、装置、电子设备和存储介质”，专利申请号为CN202210331960.0，授权日为2025年9月26日。

建设银行获得发明专利授权：“业务流程的控制方法、装置、电子设备和存储介质”
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专利摘要：本申请公开了一种业务流程的控制方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，涉及计算机技术领域。该方法包括：响应于预算支用申请中的申请金额超出预算余额，获取预留预算金额；如果所述预留预算金额符合预设的追加条件，则从所述预留预算金额中为所述预算支用申请进行预算追加，并结束所述预算支用申请的审批流程；如果所述预留预算金额不符合预设的追加条件，则退回所述预算支用申请，并指示所述预算支用申请的申请人提交预算支用调剂申请。本申请的技术方案可以减少审批的流程环节，简化操作步骤，从而提高审批效率。

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今年以来建设银行新获得专利授权683个，较去年同期增加了14.21%。

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通过天眼查大数据分析，中国建设银行股份有限公司共对外投资了925家企业，参与招投标项目60421次；财产线索方面有商标信息2436条，专利信息13021条，著作权信息1101条；此外企业还拥有行政许可148个。

数据来源：天眼查APP

以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。

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2024年水质检测产品行业的产业链供需布局及市场发展现状 2024年4月8日 来源：互联网 205 5 水质检测产品是一类专门用于测量和分析水体中各种参数和指标的仪器设备。这些产品可以广泛应用于工业生产、农业和渔业、科学研究和教育、城市建设和规划、游泳池和水疗场所、食品和饮料生产、药品生产以及电力生产等多个领域。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 水质检测产品是一类专门用于测量和分析水体中各种参数和指标的仪器设备。这些产品可以广泛应用于工业生产、农业和渔业、科学研究和教育、城市建设和规划、游泳池和水疗场所、食品和饮料生产、药品生产以及电力生产等多个领域。 水质检测产品通常具备多种功能，如多参数测量能力、实时监测和数据记录、便携和易于使用以及高精度和可靠性。它们可以测量诸如pH值、溶解氧、浊度、电导率、温度、溶解物质、重金属、细菌和其他微生物等关键指标，从而全面分析水质情况。 常见的水质检测产品包括色度仪、便携式余氯/总氯检测仪、COD测定仪、台式PH计以及多参数水质分析仪等。这些产品可以帮助用户实时监测水质指标，自动记录数据，以便及时采取必要的措施来保护水源。 根据中研普华产业研究院发布的分析 水质检测产品行业的产业链供需布局 上游是零部件供应商和原材料供应商。这些供应商为水质检测产品的制造提供必要的零部件和原材料，如传感器、电子器件、塑料外壳等。这些零部件和原材料的质量和性能直接影响到水质检测产品的准确性和稳定性。 中游是水质检测产品的制造商和设备生产商。这些企业根据市场需求和技术标准，将上游的零部件和原材料组装成各种类型的水质检测产品。这些产品包括多参数水质分析仪、便携式水质检测仪、在线水质监测系统等。制造商需要具备一定的技术实力和生产能力，以确保产品的质量和性能达到要求。 下游是水质检测产品的用户和服务群体。这些用户主要包括各级环保部门、污水处理厂、自来水公司、工业企业等。他们使用水质检测产品对水源进行监测和分析，以评估水质状况，确保水质安全。同时，一些第三方服务机构也提供水质检测服务，为用户提供专业的水质检测和数据分析。 从供需关系来看，水质检测产品行业的上游供应商和中游制造商需要密切关注市场需求和技术发展趋势，不断提升产品质量和技术水平，以满足下游用户的需求。同时，下游用户也需要根据自身的实际需求和预算选择合适的水质检测产品，以确保监测结果的准确性和可靠性。 此外，政策因素也对水质检测产品行业的供需布局产生重要影响。政府出台的相关政策和法规会推动水质检测产品行业的发展，促进技术进步和产品升级。同时，政府对水质安全的监管力度也会影响到下游用户对水质检测产品的需求。 市场规模方面，水质检测仪器作为环境监测和水资源管理领域的重要组成部分，其市场规模在不断扩大。根据统计，2019年中国水质检测仪器市场规模达到了52亿元，而预计到2024年，这一数字将达到78亿元，年复合增长率为8.3%。同时，水质监测设备的市场规模也在逐年上涨，从2017年的66.68亿元增长至2021年的176.26亿元，年复合增速达到了27.5%。 销量方面，水质检测设备的销量呈现出快速增长的趋势。例如，2017年水质检测设备销量为19345套，而到了2019年，销量增长为29808套，增长率接近50%。到了2021年，水质监测设备销量已经增长至5.38万台，年复合增速为29.2%。 水质检测产品行业的发展前景 随着全球对水质安全问题的关注度不断提高，水质检测已经成为保障供水安全和环境保护的重要手段。特别是在中国，工业化进程的快速推进以及环境问题的日益严重，使得水质检测工作显得尤为重要。随着政府不断加大对环保领域的投入，水质检测市场的需求将持续增长。 技术的进步也为水质检测产品行业的发展提供了有力支撑。传感器技术、微电子技术、信息通信技术等方面的不断创新和发展，推动了水质检测仪器的智能化、便携化和多参数化。这些新技术和新产品的出现，不仅提高了水质检测的准确性和效率，也为水质检测服务提供了更多的可能性。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11034 28...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构，并采纳了分组查询注意力方法(GQA)，使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度，并具备卓越的多语言处理能力，兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上，Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能，其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外，通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前，Qwen1.5系列已累计开源10款大模型，通义千问开源模型下载量超过700万，成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力，也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，不仅推动了大型语言模型技术的发展，也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化，相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景，以下是一些主要的应用领域： 智能对话系统：通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义，进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统，例如智能客服机器人、智能语音助手等，为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作：通义千问大模型具有强大的文本生成能力，可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域，为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测：通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析，帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域，为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外，通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如，中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”，大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统，这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展，通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入，为各行各业提供智能化解决方案，推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业，作为人工智能领域的重要组成部分，近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型，它们能够利用大量数据进行训练，以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天，已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看，大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域，它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域，大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域，大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式，为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看，大模型行业市场规模不断扩大，吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能，同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面，大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源，力图在这个领域取得突破。 展望未来，大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...

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