中服业务基础平台（流程开发平台）

中服云流程引擎、开发平台支持多租户、流程建模、流程引擎、流程监控等功能，支持高并发和大负载，并通过了数千个项目的验证

2021-06-11
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钢_聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究_刘玉林

为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测。基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进。改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5%以内,满足工程精度要求。同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考。

2021-04-21
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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究_刘小红

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理；企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

2021-04-23
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工业互联网标识解析体系综述

随着物联网、5G 和工业技术的发展，工业互联网已成为新兴研究领域。由于工业生产的特殊性，对标识解析服务的时延、安全性、稳定性都提出了更高要求。传统 DNS 标识主体单一、解析结果僵化、安全保护薄弱，无法满足工业互联网要求。在此背景下，如何对任意对象提供高效、灵活、安全的解析服务，已成为全球关注的热点领域。首先讨论了工业互联网标识解析体系设计原则和关键支撑技术，其次对现有标识解析体系进行了概述和对比分析，然后阐述了新型标识解析方案研究成果，最后讨论了该领域面临的核心问题，并对未来发展趋势进行了展望

2021-04-17
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119页PPT丨读懂特斯拉的光荣与梦想！

特斯拉的故事，就是一个硅谷小子大战底特律巨头的故事，特斯拉最初的创业团队主要来自硅谷，用IT理念来造汽车，而不是以底特律为代表的传统汽车厂商思路。如果评价2019年谁是汽车行业的赢家，相信非特斯拉莫属。Tesla已成为全球新能源汽车第一品牌，超越美国传统三大汽车集团，成为仅次于丰田的全球市值第二大车企，其市值是美国通用和福特两大汽车集团的总和。

2021-03-02
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基于Hotbooting_Q算法的多微网能量交易博弈模型_李聪

文章构建了多个风-光-储微网能量交易博弈模型,每个微网可根据风光等新能源机组的发电水平以及负荷需求,确定自己与其余微网和上级电网的能量交易策略。在对多微网能量交易博弈模型的求解上,提出了一种将热启动Hotbooting技术与Q-学习相结合的Hotbooting Q交易算法,并以电力市场相似场景下的大规模实验数据作为训练数据。通过算例表明,微网间能量交易减少了从上级电网的购电量,采用Hotbooting Q交易算法可加快系统的收敛速度,提高微网的交易学习效果。

2021-04-23
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Oracle经典教程

Oracle是基于对象的关系型数据库，Oracle也是用表的形式对数据存储和管理，并且在Oracle的操作中添加了一些面向对象的思想。Oracle数据库是Oracle（中文名称叫甲骨文）公司的核心产品，Oracle数据库是一个适合于大中型企业的数据库管理系统。在所有的数据库管理系统中（比如：微软的SQLServer，IBM的DB2等），Oracle的主要用户涉及面非常广，包括：银行、电信、移动通信、航空、保险、金融、电子商务和跨国公司等

2021-06-17
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华为5G培训资料

2015年10月26日至30日，在瑞士日内瓦召开的2015无线电通信全会上,国际电联无线电通信部门（ITU-R）正式批准了三项有利于推进未来5G研究进程的决议，并正式确定了5G的法定名称是"IMT-2020＇伴随着ITU5G计划的推出和实施，中国推进5G网络的步伐明显加速。中国5G技术研发试验在政府的领导下，依托国家科技重大专项，由IMT-2020 （5G）推进组负责，正在积极实施

2021-04-30
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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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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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