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质检三电和智能电网信息化建设受益者

公司根据所处细分市场的行业特点、用户对象、技术状况和应用环境的不同而采用了不同的经营模式。电子政务领域,主要采用定制软件系统销售模式;在信息安全领域,则采用产品化软件经营模式;质检三电工程,主要向进出口企业收取固定的运维服务费;协同管理领域,主要采用产品化软件和定制软件相结合的经营模式。

  • 2023-02-27
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中国家居行业工业软件研究报告

随着我国经济社会的发展,居民的居住观念已逐渐由“生存”向“生活”转变,消费者对于家居生活的品质要求也逐渐提高。整体而言,消费者注重在家居生活装饰中表达自己个性,注重家居产品的审美协调统一,对家居产品的环保性、功能性都有了更高要求。

  • 2023-02-27
  • 阅读262
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2022中国智造观察报告

近年来,随着5G、AI等新一代信息技术与制造业的深度融合,中国制造业从高速增长转入高质量发展,应用范围向生产制造的核心环节不断延伸,有力支撑了制造业数字化、网络化、智能化转型升级,助力制造向“智造”转变,同时,中国制造品牌也借助抖音等新媒体平台实现品牌价值的传播和社会价值的传递。 针对中国“智造”产业的发展和格局变化,巨量算数着眼行业发展特征、用户变化及未来趋势,发布《2022中国智造观察报告》(,旨在从各方视角扫描市场,突出中国智造的成就,让用户切身感受“了不起”的中国智造。

  • 2023-02-27
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2023年电力市场报告

全球电力需求在2020年经历小幅下降之后,已连续两年恢复增长。2022年全球电力需求同比增长约2%,与新冠疫情爆发前5年(2015—2019年)平均增长率(2.4%)基本持平,明显低于2021年增长率(6%),其原因在于:尽管新冠疫情态势趋于稳定,全球经济复苏导致能源需求增加,但俄乌冲突引发全球能源危机,天然气和煤炭等能源产品价格飙升,电价也随之大幅上涨,抑制了大多数地区的电力需求增长。

  • 2023-02-27
  • 阅读638

什么是NLP(自然语言处理)

NLP 的全称是 Natural Language Processing,翻译成中文称作:自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义,该领域研究如何处理自然语言。

  • 2023-02-27
  • 阅读356

多层感知机(MLP)简介

多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,

  • 2023-02-27
  • 阅读429

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

  • 2023-02-27
  • 阅读404

1、DNN(深度神经网络),2、CNN(卷积神经网络),3、RNN(循环神经网络)

1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)

  • 2023-02-27
  • 阅读344
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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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