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变压器能效提升计划(2021-2023年)

变压器是输配电的基础设备,广泛应用于工业、农业、交通、城市社区等领域。我国在网运行的变压器约1700万台,总容量约110亿千伏安。变压器损耗约占输配电电力损耗的40%,具有较大节能潜力。为加快高效节能变压器推广应用,提升能源资源利用效率,推动绿色低碳和高质量发展,制定本计划。

  • 2021-02-13
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“5G+工业互联网”512工程推进方案

到2022年,突破一批面向工业互联网特定需求的5G关键技术,“5G+工业互联网”的产业支撑能力显著提升;打造5个产业公共服务平台,构建创新载体和公共服务能力;加快垂直领域“5G+工业互联网”的先导应用,内网建设改造覆盖10个重点行业;打造一批“5G+工业互联网”内网建设改造标杆、样板工程,形成至少20大典型工业应用场景;培育形成5G与工业互联网融合叠加、互促共进、倍增发展的创新态势,促进制造业数字化、网络化、智能化升级,推动经济高质量发展。

  • 2021-02-13
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有色金属行业智能加工工厂建设指南(试行)

结合我国有色金属加工行业产品品种多、订单批量小、 生产工艺路线长(路径多)、产品精度要求高、生产运行速 度快、物流调度频繁等特点,在企业已有自动化、信息化 建设基础上,推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色加工工厂的应用,实现 设备、物料、能源等制造资源要素的数字化汇聚、网络化 共享和平台化协同,建成集柔性化组织生产、产品质量全 生命周期管控、供应链协同优化运营等于一体的质量稳定、 协同高效、响应快捷的有色金属智能加工工厂,促进企业 2 转型升级、高质量发展,全面提升企业的综合竞争力和可 持续发展能力。

  • 2021-02-13
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有色金属行业智能冶炼工厂建设指南(试行)

结合我国有色金属冶炼多元素资源共生、原料品质波 动大、冶炼工艺复杂等特点,在企业已有自动化、信息化 建设基础上,推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色冶炼工厂的应用,实现 设备、物料、能源等制造资源要素的数字化汇聚、网络化 共享和平台化协同,具备在工厂层面全要素数据可视化在 线监控、实时自主联动平衡和优化的能力,建成集全流程 自动化产线、综合集成信息管控平台、实时协同优化的智 能生产体系、精细化能效管控于一体的清洁环保、优质低 2 耗、安全高效的有色金属智能冶炼工厂,促进企业转型升 级、高质量发展,提升企业的综合竞争力和可持续发展能 力。

  • 2021-02-13
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有色金属行业智能矿山建设指南(试行)

结合我国有色金属矿山开采环境复杂、安全管理压力 大、多元素资源共生等特点,在矿山已有自动化、信息化 建设基础上,推进物联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色金属矿山的应用,建成 集资源的数字化管理、面向“矿石流”的智能生产管控、全 流程的少人无人化生产、集成化的本质安全管理、基于工 业大数据的智能决策于一体的本质安全、资源集约、绿色 高效的有色金属智能矿山,促进企业转型升级、高质量发 展,全面提升企业的综合竞争力和可持续发展能力。

  • 2021-02-13
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建材工业智能制造数字转型行动计划(2021-2023年)

建材工业(含无机非金属材料)是建筑工程和基础设施必不可少的支撑,是国民经济和社会发展的基础性行业,是战略性新兴产业和国防军工发展的重要保障,是环境治理和生态文明建设不可缺少的重要一环。为促进建材工业与新一代信息技术在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展,促进建材工业转方式、调结构、增动力,加快迈向高质量发展,制定本计划。

  • 2021-02-13
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国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见

云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,是信息化发展的重大变革和必然趋势。发展云计算,有利于分享信息知识和创新资源,降低全社会创业成本,培育形成新产业和新消费热点,对稳增长、调结构、惠民生和建设创新型国家具有重要意义。当前,全球云计算处于发展初期,我国面临难得的机遇,但也存在服务能力较薄弱、核心技术差距较大、信息资源开放共享不够、信息安全挑战突出等问题,重建设轻应用、数据中心无序发展苗头初步显现。为促进我国云计算创新发展,积极培育信息产业新业态,现提出以下意见。

  • 2021-02-13
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机器学习入门——浅谈神经网络

神经网络是干嘛的?神经网络作为一种非线性的网络模型怼非线性科学进行研究,是一种模仿人类神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。本文通过对基础概念进行讲解,让读者理解神经网络在应用方面的知识内容。

  • 2021-02-13
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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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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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