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【无锡】基于大数据的新型城市智慧中心建设

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。

  • 2021-06-23
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搭建基于Serverless的在线转换

? 什么是函数计算 ? 如何在函数计算平台上架设转换?具 ? 函数计算搭建转换?具的优势 ? 函数计算(Function Compute)是?个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。其特点是?效免运 维、弹性?可?和细粒度按量计费。 ? 媒体格式处理主要包括:图?处理、视频转码和格式转换

  • 2021-07-08
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大数据时代大数据局对数字边疆的治理研究

大数据技术的进步与发展催生了数字边疆,对国家治理提出了时代 性挑战。 数字边疆是基于大数据资源不断积累而形成的虚拟数字空间,在发展 过程中具备了国家主权性质,承载着现实的国家利益。 可以说,对数字空间的 治理直接关系到国家的整体发展。 近年来,广东、贵州等多个省级地方政府从 治理与发展的现实需求出发,先后设置大数据局以加强对数字资源的统筹、对 数字空间的治理以及对数字边疆的经略。 在大数据时代已然来临之际,国家亟 需正视大数据资源的时代价值,加紧构建国家级大数据管理机构,以大数据局 为中心,在大数据思维下加紧制定数字边疆战略、构建数字边疆话语体系、谋 求数字边疆话语权,服务于数字边疆治理的现实需要。

  • 2021-06-24
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数据拓扑及其在电网数据处理分析中的应用

在分析信息化建设发展需求的背景下,提出数据拓扑的概念与定义,描述了其结构内容以及 与电网数据关联情况的对应性。重点分析了其对于提升应用系统数据处理、信息展示、数据分析水 平方面所能够发挥出的促进作用。之后给出了基于数据拓扑的应用系统数据处理分析相关功能的 架构,并简述了数据拓扑在电网数据处理分析中的实际应用。

  • 2021-06-24
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菲莹-3D图形赋能下的视觉新制造

阿里云智能-达摩院-人工智能中心(Artificial Intelligence Center)是阿里云智能负责云上人工智能技术研发及产品落地应用的团队。 愿景:以卓越的技术,打造过硬的产品,为用户创造不可替代的价值。

  • 2021-06-24
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大数据治理与民主集中制:大数据在现代治理体系中的作用

近年来,信息通讯技术的不断发展深刻地改变着人们的生活方式和观念模式,互联网的发展不仅对我国现有的社会管理体制形成了巨大的挑战,同时也为完善社会治理提供了新的机遇。如何在现有国家体制背景下,应用新的治理手段和治理模式,不断推进“国家治理体系和治理能力的现代化”目标,落实党中央关于全面深化改革的部署,成为亟需讨论的问题。

  • 2021-06-23
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基于可信计算和密钥管理的安全大数据计算

MapReduce 系统在云计算架构下应用广泛,在金融、医疗健康、科学研究、交通、能源方面都发挥着至关重要的作用,大数据计算展示了其无与伦比的方便快捷。但与此同时,越来越多的人开始关心大数据平台的安全性,担心自身的隐私安全问题。由于上述领域涉及数据的敏感性,使用者无时无刻不遭受着隐私和安全方面极大的威胁。大数据平台可能由于系统被入侵、数据被替换、计算产生的结果错误而引发巨大的灾难。当前的解决方案主要集中在数据传输和存储之前的加密过程,以及数据计算时的解密过程,但究其根本,这些解决办法不能阻止用户数据被大数据处理程序泄露,也不能保证计算结果的准确性。

  • 2021-06-23
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一种基于K-mediods改进BIRCH的大数据聚类方法——以证券客户大数据为例

伴随着信息科技、互联网、云计算、物联网、社交网络、智能终端等技术的高速发展,海量数据已围绕在人们身边,这就是“大数据”时代。人们不只是数据的生产者,同时也是数据的受惠者;人们不是只能被动地接受数据和科技,人们能改变科技在生活中所扮演的角色,同时也能改变享受数据带来的恩惠方式。金融行业天生拥有大量的数据,“金融大数据”起源于金融的信息化。大量传统金融行业的数据是为了业务而存在,其本身不具备资产属性。在“大数据”时代,多元化、多样化的数据已发生本质性改变,数据不仅仅是业务信息化的产物,数据也是资产。金融企业可以通过海量数据建立全面的风险管理机制,可以通过海量数据实现精细化管理,也可以通过海量数据改善客户服务质量,提升企业竞争力。

  • 2021-06-23
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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