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IDC:面向数字优先业务的互联生态系统和分布式基础设施

随着企业将数字技术融入业务流程和运营,一系列新的要求应运而生。向数字优先转变颇具挑战性,原 因之一是,基础架构需要驻留在新的位置,才能支持高度分布式环境中的创新。构建一个真正可扩展的 数字平台来支持新位置的数据、客户和运营,这对于许多企业来说似乎是遥不可及的事情,因为大多数 企业无法构建自己的平台。企业也认识到利用合作伙伴组成的生态系统来提高韧性和赢得竞争优势的好 处。

  • 2023-09-08
  • 阅读330
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新型校园生态解决方案

智慧校园是对数字校园的进一步拓展与提升,为师生提供以人为本、智能开放的个性化创新服务、促进教学、教研、教育管理和生活服务的流程再造与系统重构,实现信息技术与教育教学的深度融合,提高教育教学质量和教育管理决策水平,形成“可感知。可诊断、可分析、可自愈”的新型校园生态

  • 2023-09-13
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智慧农业园区建设方

智慧农业是将“互联网、云计算、大数据、物联网”等新一代信息技术加快与农业生产、经营、管理、服务的全面融合,推动农业发展转型升级,着力在”农业生产智能化、农业经营电商化、农业管理高效化和农业服务便捷化”等方面寻求突破,全面构建支撑现代农业和城乡一体化发展的信息化新格局。

  • 2023-06-07
  • 阅读338

无线通信技术应用及发展

近几年来,全球通信技术的发展日新月异,尤其是近两三年来,无线通信技术的发展速度与应用领域已经超过了固定通信技术,呈现出如火如荼的发展态势。其中最具代表性的有蜂窝移动通信、宽带无线接入,也包括集群通信、卫星通信,以及手机视频业务与技术。

  • 2023-06-07
  • 阅读484

数据中心机房建设方案(集成)

知计算机网络在业务中所起的关键作用,考虑到将来租赁业务的发展以及加强其竞争优势,以进一步地适应以后业务的充分扩展。为了保证贵公司业务开展,创建良好的办公自动化与业务系统环境,准备建立一套完善的网络基础平台。

  • 2023-06-14
  • 阅读1046

传感器的目前现状与发展趋势综述

传感器是高度自动化系统乃至现代尖端技术必不可少的一个关键组成部分。传感器技术是世界各国竞相发展的高新技术,也是进入21 世纪以来优先发展的十大顶尖技术之一。传感器技术所涉及的知识领域非常广泛,其研究和发展也越来越多地和其他学科技术的发展紧密联系。

  • 2023-06-14
  • 阅读1066

工业数据采集技术与应用(542页)

?本书首先对工业数据采集进行了概述性介绍,包括工业数据采集的定义、意义、范围、实现4方面内容;然后,设置了工业设备数据采集、生产能源数据采集、生产管理数据采集3种不同工业场景下典型的采集项目。在项目实施的过程中,重点介绍如何规划数据采集方案,运用什么工具、软件、硬件、耗材等实施采集工作,以及实施该工作需要掌握的知识和技能。 书中的3个项目均从企业需求的场景故事引入需要完成的任务内容,并按照项目实施的关键工作环节设置任务,包括规划采集方案、安装调试采集设备、配置采集设备软件、接入工业互联网平台和校验数据。

  • 2023-06-22
  • 阅读1225

微吼:数字化活动系列-混合活动策划指南

随着数字化时代的到来,数字化活动营销逐渐成为了企业数字化营销第一站,而线上线下结合的混合型 数字化活动逐渐在企业数字化营销方面得到了广泛应用。本文将重点探讨混合型数字化活动的概念、特点以及兼具品牌与获客的最佳实践应用,希望为企业数字化营销带来新的思考和启示。

  • 2023-08-02
  • 阅读370
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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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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