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半导体行业深度分析报告

光刻是半导体生产中最重要的工艺步骤:光刻是半导体器件制造的最核心步骤,直接决定集成电路的性能和良率。光刻机的核心工艺指标包括:分辨率、聚焦深度、套刻精度、曝光功率及单位时间产能等。主流的光刻机均采用浸没系统、可编程光照、畸变修正、热效应修正、对准与表面测量等高难度技术。光刻设备均具有高技术附加值,毛利率超过 50%。

  • 2023-03-13
  • 阅读463
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  • 54页
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股东资源有效协同 市场化机制助力高增

建发物业是世界 500 强建发集团下属的物业管理公司,成立于 1995 年 6月,2020 年 12 月 31 日在港交所主板上市。经过 27 年的发展,公司当前在管的业态已涵盖了中高端住宅、商业、医院、写字楼、学校、产业园区等多项,并开展了社区增值服务和非业主增值服务,服务内容覆盖了物业项目的全生命周期。在 2021 年中指院物业公司百强排行榜中,公司位列第 30 名,相较 2018 年提升了 14 名。截至 1H22,公司在管面积 3726 万方,同比增长 34.6%;合约面积 8063 万方,同比增43.7%;合约/在管为 2.2 倍,未来在管面积增长确定性强。

  • 2023-03-10
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数字化转型的五个发展阶段

数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。

  • 2023-03-13
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智慧交通解决方案(1)

智慧交通是在智能交通的基础上,以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为技术基础,通过汇集交通信息,提供实时交通数据的交通信息服务,数据挖掘等数据处理技术,实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。

  • 2023-03-09
  • 阅读459

智慧医院智能化方案(2)

提高医院管理水平,推动医院服务转型,加强信息沟通,减少医患纠纷,提高患者满意度实现344的建设目标,达到三级标准要求《医院智慧服务分级评估标准体系(试行 ) 》、达到四级甲等标准要求 《医院互联互通标准化成熟度测评指标体系( 2020版)》、达到四级标准要求《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准( 2018版)》

  • 2023-03-13
  • 阅读464

PLC技术发展与市场趋势观察

作为工厂、车间的底层控制核心,PLC从诞生之初就在自动化控制系统中扮演着至关重要的角色。本文将全面盘点IT与OT技术融合浪潮下,PLC产品的软硬件意识形态发生了哪些变化,通过梳理国内外PLC代表厂商的典型产品、应用现状和发展策略,探索PLC在智能制造热潮之下,如何持续书写“不老”传奇。

  • 2023-03-09
  • 阅读925

德勤:2023技术趋势报告

日前,德勤管理咨询中国发布《2023技术趋势》报告。在德勤第14份年度技术趋势报告中,探讨了交互、信息、计算等创新领域以及技术业务、网络与信任、核心系统现代化等基础领域的新兴技术机遇,以及这些机遇带来的影响。 通过研究、分析行业领军企业的故事,报告讨论了各行业、各地区当前的发展现状,揭示了即将在未来18至24个月内发展为常态的新技术和新方法,并预测了这些趋势在未来十年内的走向。

  • 2023-03-09
  • 阅读789

设备零故障是这样实现的

随着市场经济的快速发展,企业面临的竞争压力和成本压力越来越大,最大限度地降低生产成本,最大程度地提升经济效益成为企业追求的目标。 在这种背景下,产生了所谓的设备零故障管理。

  • 2023-03-13
  • 阅读663
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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