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新型数据中心高安全技术体系白皮书

随着 5G、工业互联网、云计算、人工智能等业务的蓬勃发展,传统数据中心正在向着以“高技术、高算力、高能效、高安全”为特征的新型数据中心发展。新型数据中心作为关键信息基础设施,是网络强国、数字中国、智慧社会建设的重要基础,也是支撑我国数字经济发展的底座。

  • 2023-08-17
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XX市城区智能交通一期建设项目初步设计方案(508页 WORD)

结合XX市公安信息化建设实际情况,本次建设按照“规划引领,统筹推进”的思路,将对XX市智能交通进行一次大规模建设,补足多年来建设短板,在《XX市城区智能交通发展规划》的指引下,进一步明确建设任务和要求,先易后难,分步实施,积极、稳妥、有序的推进整个项目建设。

  • 2023-08-17
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传统制造企业的数字化转型“人单合一”实践分享

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  • 2023-08-17
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工业控制的应用现状和发展趋势

随着计算机、通信、自动控制、微电子等技术的发展,大量智能控制芯片和智能传感器的不断出现,以及在传感器、通信和计算机领域所取得的巨大成就使人们对系统综合性能尤其是安全性能提出了越来越高的要求:希望能对系统设备的工作状况进行实时监测和控制,并在此基础上实现设备的智能维护。对企业自动化设备而言,对其工作状况进行远程监测和控制,不仅可方便设备管理者随时了解设备工作状态,设备出现异常时主动报警便于及时维修,还可拓宽设备服务范围,提高工作性能,延长使用寿命。这一目标的实现对控制网络在开放性、互连性、分散性等方面提出了更高要求

  • 2023-08-18
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零壹智库-八家互联网大厂大模型,从通用模型到应用落地-16页

通用大模型不是模型应用的唯一方向,面向垂直产业的模型会成为大模型价值的引爆点。大模型 B 端应用”出于对模型的经济性考量,未来将呈现阶梯式需求。随着技术不断迭代,大模型产业应用也将迎来加速,为数字经济和实体经济发展注入澎湃动力。

  • 2023-08-17
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智慧机电与数字能源 数字经济时代下面临的工商业机电设备系统与能源节约的挑战与机遇

利用数字孪生技术,为客户提供制冷空调、供热采暖、生活热水、泵与风机、冷库冷链、室内空气质量环境、新能源发电等方面的智慧数字化运营管理服务。业务包括:智慧供热、智慧供冷、智慧冷库、智慧环境、智慧动力、智慧电力等模块。

  • 2023-08-17
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自动控制现代控制与智能控制的关系

控制理论发展至今已有 100 多年的历史,经历了“经典控制理论”和“现代控制理论的发展阶段,已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20 世纪 80 年代以来,信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学料的发展和相互渗透,也推动了控制科学与工程研究的不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。

  • 2023-08-18
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新型电力系统构建的关键技术问题与储能技术的系统价值-国家电网&中国电力科学研究院-2023.5.26-30页

新型电力系统构建的关键技术问题与储能技术的系统价值-国家电网&中国电力科学研究院-2023.5.26-30页

  • 2023-08-17
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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