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数据中台-数据仓库系统

数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

  • 2024-02-14
  • 阅读267

超全MES/MOM系统基础知识

MES(ManufacturingExecutionSystem)即制造执行系统, 是实现智能制造的核心系统之一。 与PLM、ERP并称为信息化三驾马车的MES。上接ERP、PLM、CAPP等系统,下接SCADA、PLC以及各类物理生产设备,主要负责生产管理和调度执行。

  • 2024-02-14
  • 阅读2240

库存的基本介绍,种类和功能

首先来简单解释一下概念,库存(Inventory)是用来维持企业的日常经营,我们需要原材料(Raw Material)来启动生产,维修与生产耗材(Maintenance,Repair,Operating)来辅助生产活动

  • 2024-02-14
  • 阅读363

Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读332

Gemini1.5突然发布,最新技术报告!总体上性能暴增,最惊艳的是支持100万Token窗口

这次的发布非常突然,并且距离1.0的正式发布,甚至不到3个月!整体模型性能大幅增强,并且支持100万token上下文窗口,为目前所有大模型中最长的存在! 感兴趣的话下载原版或翻译版查看哦!这则技术报告比起Sora也是很惊艳的一次发布!

  • 2024-02-17
  • 阅读363

某集团数字化平台建设实践

集团高质量发展中的极端重要性。必须统筹规划,标准先行,打牢基础,不畏难、不焦虑、重行动,牢牢把握数字化转型的方向、路径、目标;必须以数字说话,助数据先行,让信息共享,需求部门提好需求,业务部门做好对接,技术部门做好保障;必须实现业务流程化,业务数字化,数字业务化,扎根集团实际,紧跟问题导向,全面提升数字化转型能力,做好服务;必须一车双轮,软硬兼施,遵守契约,保证安全,系统安全加固要同步建设,同步实施,做到数据传输、存储和使用安全,提高数据后台管控能力;必须面向企业、面向公众、面向社会,加快应用推广,深挖潜在需求,不断迭代系统,持续优化服务,擘画内循环,对接外循环,做好系统对接、数据融合、平台运营。

  • 2024-02-17
  • 阅读292

数据中台建设方法论

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。

  • 2024-02-17
  • 阅读292

智慧园区综合安防系统详细解决方案(65页 PPT)

方案以安保服务为宗旨,以管人、管车为核心,以园区管控包围的方式,构建全包围、多点位的企业全园区综合安防管理系统。

  • 2024-03-12
  • 阅读256
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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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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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数据中心母线系统

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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