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关于数据中心机房冷热通道精编版

数据中心机房在使用过程中,受各种因素制约限制,造成机房气流组织不合理、不通畅,由于IT设备是靠机房空调送入的低温风与其散热充分交换,带走热量,降低机架内温度,气流组织起到热交换媒介纽带作用,当热交换的纽带不顺畅、不合理时,现状只能是机房空调设备容量配置远远大于实际需求量,以满足机房需要。造成空调设备投资增大、运行费用增高,机房PUE值增.

  • 2021-04-20
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什么叫智能建筑

内在联系, 以最优化的设计, 提供一个投资合理又拥有高效率的 幽雅舒适、便利快捷、高度安全的环境空间。智能建筑物能够帮助大 厦的主人,财产的管理者和拥有者等意识到,他们在诸如费用开支、 生活舒适、商务活动和人身安全等方面得到最大利益的回报

  • 2021-04-21
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智慧城市物联网解决方案

智慧城市综合运行管理平台通过将物联网采集到的城市多维度信息以及政府各职能部门的业务数据进行统一汇聚和资源整台,实现了在一个统一的平台,用一-张GIs地图展示和分析与城市事件相关的所有信息。有效避免了一-直以来政府各职能邮门之间彼此封闭自2己的数据资源和业务系统所带来的数据孤岛问题。利用平台的大数据处理能力对多维度的城市信息进行全局化的关联分析,使城市决策更加智能,业务管理更加高效。

  • 2021-04-20
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中国AI基础数据服务行业发展 报告

1 目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟,想要更加落地,解决行业具体痛点,需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑,可以说数据决定了AI的落地程度。 2 对比中国与世界的发展情形来看,人工智能行业发展前景良好,而作为强关联性的AI基础数据服务行业受其发展红利的影响,未来市场仍有不小的上升空间。 3 2019年中国AI基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元,预计2025年市场规模将突 3 破100亿元,年化增长率为21.8%。

  • 2021-04-16
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爱奇艺推荐中台探索与实践-张时骏

毕业于上海交通大学计算机系,现任爱奇艺高级技术经理一职,爱奇艺推荐中台的总架构师。在爱奇艺从事推荐引擎架构和开发工作,近几年专注于分布式高并发线上引擎的架构,搭建了热点信息流、小视频信息流等推荐引擎。目前正在致力于爱奇艺推荐中台的建设,旨在帮助公司内各业务团队能够以低成本、高效率、高产出的方式获取一套完整的推荐服务及其周边配套设施,快速实现业务目标。

  • 2021-03-25
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工业互联网智能制造边缘计算_现状与挑战

介绍了边缘计算的基本概念以及工业互联网智能制造边缘计算的发展现状。通过分 析工业互联网、智能制造、边缘计算之间的关系,以及工业互联网智能制造边缘计算行业典 型案例,总结了工业互联网智能制造边缘计算的核心问题,并提出了其面对的挑战。

  • 2021-04-17
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基于改进海鸥算法的磁流变减振器模型辨识_史文库

本文提出了一种磁流变减振器Bouc-Wen滞回模型参数的识别方法。基于新型元启发优化算法-海鸥算法,对描述磁流变减振器非线性力学特性的模型参数进行拟合识别,通过引入基于透镜折射成像的反向学习模型,改善了海鸥算法陷入局部最优的问题。该参数辨识方法计算结果准确,计算过程简单,计算结果鲁棒性强。通过对多工况下磁流变减振器力学特性试验数据进行拟合计算,建立模型参数与控制电流之间的关系,进而建立包含控制电流的磁流变减振器多工况通用模型,为磁流变减振器半主动悬架提供准确的控制模型。

  • 2021-04-19
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10个做SaaS业务的重要原则

关于SaaS业务的经验总结。 以下是经营成功 SaaS 业务的10个关键规则。

  • 2021-04-11
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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