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
当前，数字经济正席卷全球，带动经济社会迈入新时代。2018 年我国数字经济总量达到 31.3 万亿元，占 GDP 比重达到 34.8%。数 字经济对我国国民经济发挥关键力量的同时，也驱动着产业向着网络 化、平台化和智能化的方向不断发展。“5G+云+AI”成为推动数字经济发展的重要引擎。
为激励引导全省国资国企在数字化改革上攻坚突破、争先创优，省国资委开展了2022年全省国资国企数字化改革优秀系列评选，经专家综合评审等程序，共评选确定优秀应用、优秀成果45项，并于近日正式公布。其中，30个应用场景入选全省国资国企数字化改革优秀应用，15项改革成果入选全省国资国企数字化改革优秀成果。
目的/意义]大数据时代科研数据激增，与此同时劣质科研数据的传播给中国与世界的科研工作带来巨大的挑战，如何合理有效地管控劣质科研数据是科研工作所面临的难题。[方法/过程]面向科研大数据质量管控的紧迫需求，结合博弈论模型、改进病毒传播SIR模型构建科研大数据质量管控模型（CM-SRBD），并对科研大数据各阶段管控措施效果进行仿真模拟。[结果/结论]研究表明，科研大数据质量管控是一个以控制劣质科研大数据在数据生态链中传播、提升科研大数据质量为目标，以“源头博弈阶段（G）—传播阻隔阶段（D）—修复淘汰阶段（E）”（GDE）为一体化管控阶段，以建立产出质量控制机制、设立数据隔离空间单元、引入劣质状态优选机制为管控策略体系，进而对具有“致命性、隐藏性、专业性、潜伏性”的劣质科研大数据实现有效管控，以减少易劣质科研大数据、快速发掘暗劣质科研大数据、有效优化数据修复流程，从而维护科研大数据生态平衡的动态过程。
现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性；分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。
（申报稿）智慧水务建设项目可行性研究报告2017-水务大数据通用（word）（236页）DOC
物联网是继计算机技术、互联网与移动通信技术之后的第三次信息产业浪潮。智能家居现代家庭提升了便利性、舒适性、安 全 性，并且智能家居的应用使生活更加 节 能环保。基于物联网的智能家居，表现为利用各种信息传感设备，通过传感器网络将与家居生活相关的各独立子系统整合在一起，并通过互联网连接起来。
至上个世纪90年代物联网概念出现以来，越来越的人们对其产生兴趣，物联网是在计算机互联网的基础上,利用射频识别、无线数据通信、计算机等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的实物互联网。物联网内每个产品都 有一个唯-的产品电子码， 叫做EPC（Electronic Product Code）, 通常EPC码被存入硅芯片做成的电子标签内，附在被标识产品上，被高层的信息处理软件识别、传递、查询，进而在互联网的基础上形成专为供应链企业服务的各种信息 服务，就是物联网。RFID 即射顿识则，是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，作为 条形码的无线版木，RFID 技术具有条形码所不具备很多优点。特别是电子标签与产品电子编码EPC、互联网技术的融合，孕有出被称为下一代互联网的物联网
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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
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”。
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。
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。
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!
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。
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
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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