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中电六所--智慧城市技术解决方案——智慧农业

本着标准先行的原则,在应用系统的建设过程中,依据以往建设的经验,结合用户实际业务需求,系统制定的机动车信息数据管理标准,不仅满足了本系统应用整合、数据共享利用的需要,同时,也为各级主管部门进行信息汇总、审查、分析、决策提供了基础,对于未来新建系统与数据共享交换也有“统一规范、统一设计”的指导作用。

  • 2022-09-29
  • 阅读3206
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万字长文详解企业数字化转型运营地图合集

企业数字化转型是一项复杂的系统工程,表面上看涉及技术,其实在技术的背后是管理的博弈,涉及企业的规划能力、业务能力、组织能力、运营管理能力,今天老杨根据多年经验设计了这套企业数字化转型运营地图,从规划到落地层面进行详解,让各位对数字化转型建设思路更清晰、明确。个人理解难免有不足与偏差,欢迎各位数字化同仁加老杨微信,一起讨论,相互学习,共同进步!

  • 2022-12-07
  • 阅读2354

现代液压气动手册数智液气技术产业化20221125

物联网靠什么万物互联? 靠“身份证”,带“芯片”(硬件)的身份证! 靠“数字码”,唯一特征的人脸“数字码”! 数字社会:“人”= 身份证硬件+人脸数字码软件

  • 2022-12-07
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  • 20页
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设备及资产管理系统方案介绍

中服设备管理应用系列产品是以物联网技术为基础,采取“平台+应用”模式,实现设备快速接入、设备台账导入、运行数据实时采集、精确分析、智能运维等,平台可采用本地部署或云部署方式;方案核心是建立设备资料信息数据库,使各项资料更加标准、规范、完整、集中,实现管理信息共享和有效应用,深入挖掘数据价值,支持科学决策。

  • 2021-02-17
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国工智能-设备管理方案

随着企业的发展,业务在不断扩大,公司设备也在不断的增加,现有设备管理方式均采 用纸质文档和电子表格进行管理,缺少一套信息化管理系统。造成相关部门不能实时掌握设 备状态,无法将设备管理流程标准化、规范化和精细化,无法达到对设备全生产周期的管理, 如设备管理信息记录在纸质介质和分散在不同的 Excel ,Word 文档中,信息的准确性,一 致性无法保证。

  • 2021-04-16
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专精特新政策研究报告

从工业和信息化部举行的“新时代工业和信息化发展”系列新闻发布会上获悉,第四批4300多家专精特新“小巨人”企业已完成公示,在完成认定程序后将正式发布。至此,我国已培育专精特新“小巨人”企业约9000家。

  • 2022-11-21
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《数字经济和实体经济融合发展报告(2022)》发布,了解中国“数字样板”工程

为梳理数实融合的发展进展、未来趋势和落地实践,2022年年初,新华网联合中国电子信息产业发展研究院共同开展“数字样板”工程。该活动广泛征集全社会推进数实融合的应用案例,组织优秀实践案例遴选,提炼总结数字经济发展规律和实施路径。在征集、调研基础上编制完成的《报告》,旨在为政府、行业组织提供可落地的经验借鉴,切实推动数实融合深入发展。 据了解,为梳理提炼数实融合中的成功经验,《报告》从技术先进性、数字化程度、效益提升、品牌影响力、行业赋能水平等多角度考察,最终产生了20个数实融合优秀实践案例,以期为推动数字经济发展提供参考和指引。

  • 2022-11-29
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《中国智能制造发展研究报告:系统解决方案》发布

选取汽车、钢铁、医药、电子等重点行业,基于智能制造典型场景和系统解决方案的功能特点,研究梳理出面向细分行业典型场景的系统解决方案图谱,多维度总结各场景、各行业解决方案供给能力,为细分行业制造企业实施智能制造提供参考依据。

  • 2022-11-29
  • 阅读2684
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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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