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开源时间序列数据集整理

数据是驱动科技发展的源泉,平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢?本期为大家做一次较为全面的整理汇总。

  • 2023-02-09
  • 阅读755

【数据集】开源车辆轨迹数据集详细汇总

车辆轨迹在交通流分析建模、驾驶行为分析和驾驶决策模型的设计、训练、验证方面都有很重要的作用。本期为数据集系列第四篇,介绍高质量的车辆轨迹数据集和获取方式。 第一篇:【数据集】交通领域开源数据集详细汇总 第二篇:【数据集】自动驾驶领域开源数据集详细汇总 第三篇:【数据集】交通网络数据集详细汇总

  • 2023-02-09
  • 阅读952

长安汽车*IoTDB|构建1.5亿时间序列车况数据处理方案,查询稳定实现毫秒级返回

重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业,是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司,其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车,全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明,造福人类生活”为使命,以客户为中心,以产品为主线,持续提供高品质的产品和服务,奋力推进第三次创业——创新创业计划,向智能低碳出行科技公司转型,为实现世界一流汽车企业努力奋斗。

  • 2023-02-09
  • 阅读892

政府主尖端,市场促共荣——关于中国信息化建设的几许管见

由于市场因素推动的信息化建设已走到了难于继续推进的瓶颈阶段,因此,尽速获得市场因素以外的新助力,亦便是我国信息化建设在更高平台上实现新跃进的必要条件;所谓市场因素以外的新助力,说白了,就是政府在关乎国家荣景的信息化建设方面所应该发挥的积极作用。

  • 2023-02-10
  • 阅读781

集团企业信息化推广中怎样才能更好的形成上下合力?

集团型企业为了实现详尽和及时的掌握集团各类信息、精准和高效决策、一体化管理和协作、资源优化和共享等目标(比如常见的集团统一的财务、人力、流程和数据管控),在总部信息化建设成熟到一定程度后,有些集团企业会在一定范围内向成员企业的多级分支机构做信息化推广或整合,即把总部的信息系统及一体化的通用管理逻辑推广下去,或者整合集团内的信息系统,让成员企业使用与总部相同的系统或者直接使用总部的系统,通过信息化让集团内企业更进一步的融为一体,特别是对于一些战略管控型的多业态集团企业而言,信息化推广还有着意义更大的作用(与多位同行交流时都会发现此类企业相似的一些痛点和期望)。

  • 2023-02-10
  • 阅读703

中国历史文化名城保护的信息化发展历程与展望

以时间和事件为脉络,从历史文化名城保护发展需求牵引与信息技术应用驱动两个方面,基于政策及学术文献梳理历史文化名城保护信息化发展的历程,概括为既相互关联又各具特色的6个阶段,分别是基础信息测绘、环境遥感调查、时空信息管理、规划决策支持、保护监测评估、活化利用服务。在此基础上,面向未来历史文化名城保护、利用传承及信息技术发展与应用趋势,展望3个发展方向:一是多维度精细保护,二是多粒度监测评估,三是多场景活化利用,旨在促进历史文化名城保护从信息化走向智慧化。

  • 2023-02-10
  • 阅读775

王玉平:依托社会资源共筑高校信息化未来

梳理疫情对高校数据治理、对外合作、服务模式产生的种种影响时,上海海事大学信息办副主任王玉平表示,“疫情延缓了业务数据治理的进程,因此疫情结束后需要回过头来加速业务数据治理和流程再造,更重要的是,要依靠业务数据推动教学科研信息化,只有这样高校才能完成育才造士、为国育人、为党育才的使命。”

  • 2023-02-10
  • 阅读836

荐读丨我国教育信息化政策研究综述(一)

改革开放40多年,在国家重视、相关部委支持、社会力量积极参与、教育系统广大师生努力下,教育信息化基础设施建设、教学条件和应用水平成就突出,优质教育资源覆盖面逐步扩大,数字教育资源公共服务体系逐步完善,信息技术支撑教育治理现代化取得了明显成效,为教育信息化深入发展打下了坚实基础。在新冠肺炎疫情防控期间,教育信息化发挥了重要作用,依靠教育信息化积累的基础顶住了巨大的压力,有效地支撑了“停课不停学”。全国近三亿师生的在线教学,给每个人留下了深刻的印象,从某种程度上对全体公民进行了一次在线教学和教育信息化的思想洗礼,让全国人民达成了必须加速教育信息化发展的难得共识,必将对中国未来的教育变革产生不可忽视的巨大影响。

  • 2023-02-10
  • 阅读1042
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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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