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智慧建筑白皮书

智慧建筑平台通过群体智能和数据智能技术,使传统建筑从无生命的钢筋水泥结构演变成具有全面感知、人工智能的自适应、可进化的“生命体”,最终形成人机物深度融合的开放智慧建筑生态系统,让世界更绿色、让工作更高效,让生活更美好。 白皮书指出,开放的智慧建筑平台将点燃全球建筑行业创新热情,并打造出一个全新的智慧建筑产业。在未来,随着以物联网、人工智能、、虚拟现实等为代表的新兴技术不断进步,大数据、云计算基础设施的不断完善,阿里巴巴智慧建筑生态系统可提供的服务将越来越丰富,为用户提供更贴心的体验。

  • 2021-07-12
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智慧电力大屏可视化决策系统

数字冰雹智慧电力大屏可视化决策系统,面向电力指挥中心大屏环境,具备优秀的大数据显示性能以及多机协同管理机制,支持大屏、多屏、超大分辨率等显示情景。支持整合电力部门现有信息系统的数据资源,覆盖基建、运检、调度、生产、营销、安监等多个业务领域,凭借先进的人机交互方式,实现数据融合、数据显示、数据分析、数据监测指挥等多种功能,可广泛应用于监测指挥、分析研判、展示汇报等场景。

  • 2021-07-12
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中国公路货运行业智慧安全白皮书

过去十年,在中国居民消费支出增长、数字电商等领域的迅猛发展带动下,我国公路货运行业的规模快速上升。作为最为主要的货物流通方式,截止2019年,我国公路货运量突破416亿吨,货物周转量接近8万亿吨公里,载货汽车保有量超过1300万辆,已发展成为全球第一大市场。

  • 2021-07-12
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金融场景生态建设行业发展白皮书

《白皮书》从商业银行回归金融服务本质,深化金融供给侧结构性改革,落实普惠金融战略,推动服务重心下沉的角度,阐述了金融场景生态建设的重要性和必要性。其中还提到,商业银行有责任依托自身品牌、渠道和客户优势,打造融合金融产品和非金融服务的场景平台,将为以实体经济为主的产业链合作企业创造全新市场机遇,为消费者带来优质的“一站式”服务体验。

  • 2021-07-12
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_基于Cookie劫持的Deep.Web用户数据安全性分析

为了保障用户登陆和数据传输安全,目前几乎所有的银行网站、电子商务网站和部分社交网络网站登录时都采用了HTTPS协议。 HTTPS协议使用安全套接字层(SSL)进行信息交换,是HTTP的安全版。相比较于HTTP协议,HTTPS协议解决了信任主机、通信数据防泄密防篡改等功能。 即使采用HTTPS方式,如果对cookie管理不善,同样会导致安全问题

  • 2021-07-12
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从飞腾芯看国产CPU的生态发展

CPU在集成电路产业中是一个特殊的领域,不仅技术壁垒高、实现复杂,而且CPU产业化的成功极其依赖生态.所谓CPU生态,即CPU产业链上的企业之间,以及企业与用户之间形成的一种协同、兼容、标准化的协作体系,具体可以理解为在CPU和基于该CPU的整机上运行的相关软硬件应用.因此,生态的作用在CPU市场上表现得十分突出.目前,国产CPU厂商面向不同的市场领域,研发基础与技术风格各有差异,但基本都沿袭自己的发展路线,积极投入新产品研发,努力开拓市场,培育生态体系,争取国内外产业链的广泛合作.通过梳理飞腾CPU产品线以及在终端设备和云计算领域的全栈解决方案情况,介绍了飞腾CPU在生态建设中的基本状况,分析了生态发展中所面临的困难,提出了飞腾未来几年在生态方面的发展规划,针对CPU国产化生态所面临的共性问题,提出了相应的政策建议.

  • 2021-07-12
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电子政务国产化应用赋能信息技术创新生态

近年来我国电子政务飞速发展,面对变化莫测的国际政治经济环境及日趋严峻的网络安全态势,电子政务国产化已经成为政府信息化建设的必然要求。在电子政务国产化进程中,以应用为牵引软件定义信息技术体系,拉动基础软硬件成熟度,全面构建安全高效的国产化信息技术体系.提出了通过全面构建综合保障支撑体系,提升用户体验,搭建人才培养体系,针对性地解决当前电子政务国产化领域应用存在的问题,以总集成方法论为赋能国产化工程质量与成效,最终实现全过程可视化管理,从而打造国产化产业生态,共同推动我国电子政务信创产业的发展.

  • 2021-07-12
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国产操作系统生态体系建设现状分析

我国信息技术产品生态体系虽已初步成型,信息技术产品可满足部分关键领域和重要信息系统最基本的应用需求,基本具备替代Wintel体系的能力.但是Windows等主流操作系统已形成较高的生态壁垒,国产操作系统产业生态链发展难度较大,生态碎片化严重等问题亟待解决.从生态建设的角度出发,对国产操作系统生态发展现状和存在的问题进行分析,并结合我国发展实际,提出推进操作系统生态建设的措施建议。

  • 2021-07-12
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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