欧洲最大水族馆物联网解决方案

水族馆让人们不需要花费昂贵的长途旅行就可以观赏和研究这些迷人的海洋生态系统；水族馆是一个伟大的教育工具，可以提高公众对保护水生动物生活和栖息地必要性知识，并使人们认识到生物多样性的重要性。水质监测的主要目标是自动测量水簇馆水质的物理和化学参数变化，提高收集数据的频率和可靠性，减轻水族馆工作人员的任务。

2021-03-18
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智能排产系统机器算法

云筹优化APS供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景，帮助制造企业建设高品质、高效率、低成本的供应链计划体系，助力数字化智能车间改善与产业转型升级。

2022-08-31
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中国石化一体化供应链与物流平台建设总体方案设计_v2.4

建立统一供应链管理与优化组织保障，优化供应链一体化流程实施下游物流集成项目（SILA） SILA直接用户是负责巴西石油下游物流管理的约350名管理人员； SILA项目建立快速、完善、集成的物流管理与决策流程，明确物流管理角色与职责； SILA项目实现数据可靠性、获取实时物流信息； SILA项目以低成本战略，强化了库存管理流程； SILA项目实现业务流程与信息系统整合，建立流程执行的信息系统集成环境。

2022-09-29
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一种结合LSTM和集成算法的文本校对模型_陶永才

基于软件定义网络（SDN）的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型。基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能。本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度。使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性。

2021-04-30
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“互联网+”时代下西安地铁智慧运维应用的探索与实践

西安是国家“一带一路”战略规划的核心城市,并正在建设国际化大都市和国家中心城市。作为城市主要交通工具,依据城市发展规划,遵循“一张网、多制式、全覆盖”的建设原则,西安轨道交通规划了城市大容量、大格局快速轨道交通网络,引导城市向多中心发展,加快西咸一体化建设,为推进西安现代化发展进程助力提速。目前西安地铁在建线路5、6、9号线（临潼线）、机场线及1号线二期。随着三期建设规划获批,西安地铁即将正式进入6线齐发、9线共建、4线运营”的大建设、大发展局面。

2021-04-15
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网格化+智慧城市解决方案

新型智慧城市的建设是在科学发展观的指导下，以创新为驱动，以人为本，借助新一代的物联网、互联网、云计算等先进的信息技术和城市管理技术深度融合为手段，对城市的基础支撑、资源环境、社会民生、产业经济、市政管理领域活动中的人物环境进行智慧化的感知、互联、协同和处理。网格化使政府各部门之间实质性的协调与联动成为现实，优化了城市综合服务管理流程和运行机制。网格化通过“网”与“格”将城市综合服务管理中的人、地、物、事、组织有效整合，构建了一个信息化、智能化、交互性的运行体系，实现了城市综合服务管理资源的有效整合，是一次政府基层治理模式的变革和突破。

2021-03-30
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中服物联网平台方案

中服物联网平台综合利用了计算机技术、控制技术、通信与网络技术，完成了对测控点分散的各种过程或设备的实时数据采集，本地或远程的自动控制，以及生产过程的全面实时监控，并为安全生产、调度、管理、优化和故障诊断提供必要和完整的数据及技术手段。

2021-03-23
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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产品介绍

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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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。