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枢纽内RBC设置制约因素分析及解决方案

枢纽内 C T C S -3 级列控系统是一项集成设计,难以按照常规的技术标准开展列控系统设计,其中尤为突出的是 RBC 的设置方案,研究枢纽内 RBC 设置制约因素,对相关的制约因素提出了相应的解决方案,为枢纽 RBC 设置和列控系统的设计提供思路和方法。

  • 2021-04-18
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工业互联网典型安全解决方案

工业互联网的内涵用于界定工业互联网的范畴和特征,明确工业互联网总体目标,是研究工业互联网的基础和出发点;工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。

  • 2021-03-25
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爱立信互联制造关于使用专用蜂窝技术实现工业4.0转型的指南

随着制造业向工业4.0迈进,这一产业正在发生重大转变。 爱立信专用蜂窝网络解决方案如专用网络(PrivateNetworks)和工业互联(Industry Connect)等,正在为制造业提供所需的连接能力,从而助其实现更灵活、安全、可靠和智能化的生产过程。 在此背景下,制造业仍面临多重挑战。 本报告将详细介绍制造业所面临的挑战,并阐述在高性能的专用蜂窝网络帮助之下的智能制造如何应对这些挑战。

  • 2021-03-24
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餐饮供应链系统设计方案

一提起供应链产品,一下子会想到进销存,进货、销售、库存仅是一个经营个体最基础也最重要的三大环节,因为涉及到成本、收入等和“钱”相关的计算,这三个环节自身与三者之间衔接(单据流转、单位转换、审批流、角色权限等)也比较有复杂度。

  • 2021-03-21
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关于互联网产业联盟业互联网标识解析二级节点建设导则试行版

工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽,其作用类似于互联网领域的域名解析系统(DNS)。工业互联网标识解析体系的核心包括标识编码、标识解析系统、标识数据服务等三个部分

  • 2021-03-21
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人工智能发展及技术架构

让机器实现人的智能,一直是人工智能学者不断追求的目标,不 同学科背景或应用领域的学者,从不同角度,用不同的方法,沿着不同的途径对智能进行了探索。其中,符号主义、连接主义和行为主义是人工智能发展历史上的三大技术流派。 符号主义又称为逻辑主义,在人工智能早期一直占据主导地位。该学派认为人工智能源于数学逻辑,其实质是模拟人的抽象逻辑思维, 用符号描述人类的认知过程。早期的研究思路是通过基本的推断步骤 寻求完全解,出现了逻辑理论家和几何定理证明器等。上世纪70 年代出现了大量的专家系统,结合了领域知识和逻辑推断,使得人工智 能进入了工程应用。PC 机的出现以及专家系统高昂的成本,使符号学派在人工智能领域的主导地位逐渐被连接主义取代。

  • 2021-03-26
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5G各类场景的天线解决方案

随着5G试验网络开展,5G基站系统通道数的增加并未提升单用户的感知,其作用主要是增加多用户的接入容量,但同时也增加了建网投资成本。在实际的应用场景,如室外密集热点场景、广域覆盖场景、室内分布场景、交通干线和隧道场景,它们在覆盖和容量上的需求都是有差异的。

  • 2021-03-25
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智慧校园设计规划方案

通过对教育理解和学校业务的深度分析,围绕学校核心业务,解决当前学校面临的智慧教学、走班排课、综合素质评价、教学质量分析、学生生涯规划、形成具备智慧教学、智慧管理、智慧服务、智慧决策的统一智慧校园解决方案。

  • 2021-03-30
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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智慧校园音频应用方案

教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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