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智慧楼智能化系统设计方案

采用PC,手机APP、微信,自助终端为各类用户和业主提供便利服务,大楼前台与企业前台的对讲,建议在IBSS的移动端实现

  • 2024-03-15
  • 阅读309

面向数字孪生城市数字底板智能化构建的探索与实践

城市信息模型是物理城市实时全映射的呈现载体和展示窗口,是基于三维数字空间的城市信息有机综合体,能实现物理空间和数字空间的双向互动

  • 2024-03-15
  • 阅读416

基于博弈论的电力市场交易机制研究

在深入探讨电力市场的运行机制及其所面临的挑战时,我们不得不提及一项引人注目的研究——基于博弈论的电力市场交易机制。随着电力市场逐步走向开放、竞争和有序,这一研究的出现恰如其时,为解决电力市场交易中根深蒂固的问题提供了新的视角和思路。 电力市场作为现代经济体系的重要组成部分,其稳定运行和高效交易对于社会的繁荣与发展具有不可替代的作用。长期以来,信息不对称、市场力滥用和价格波动等问题一直困扰着电力市场的健康发展。这些问题不仅导致了市场的不稳定和低效,还在一定程度上损害了消费者的利益和市场的公信力。探索一种能够有效应对这些问题的交易机制成为了当务之急。 而博弈论,作为一种研究决策主体在给定信息结构下如何进行策略选择以最大化自身效用的理论,为解决电力市场交易中的问题提供了有力的工具。通过将博弈论引入电力市场交易机制的设计中,我们可以更加深入地揭示电力市场的内在规律和运行机制。这种揭示不仅有助于我们理解电力市场中各参与者的行为动机和策略选择,还可以为电力市场的监管和改革提供更为精确和有效的理论支持。

  • 2024-03-13
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第49步深度学习图像识别:VisionTransformer建模(Pytorch)

Transformer是一种深度学习模型,它于2017年在"Attention is All You Need"一文中被提出,最初被设计用于处理自然语言处理任务,例如机器翻译。Transformer模型的关键特性是它的自注意力机制(Self-Attention Mechanism),该机制能够捕获输入数据的全局依赖关系,也就是说,它能关注到输入数据中所有位置的信息。自注意力机制使Transformer模型能够捕获输入之间的复杂交互,包括长距离依赖,这在处理文本等序列数据时尤其有用。

  • 2024-03-18
  • 阅读339

华为云实时数据湖查询优化

本文将介绍华为云在实时数据湖查询方面的优化以及一些建议。主要内容包括四大部分: 1. 华为云数据湖介绍 2. Hudi查询能力介绍 3. 华为云基于Hudi的性能优化 4. 未来规划

  • 2024-03-18
  • 阅读286

从ApacheDoris到SelectDB:下一代云原生实时数仓的演进

本次分享的题目是从 Apache Doris 到 SelectDB,从开源数仓走向下一代云原生数仓的演进之路。分享内容首先介绍 Apache Doris,然后分析在云时代下数据分析需求有什么样变化,为何要做 SelectDB,SelectDB 是怎样一个下一代云原生数仓。

  • 2024-03-18
  • 阅读332

技术协议书-东二环泰禾东区C地块用能计费平台建设方案

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-09
  • 阅读212
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新城西部云谷智慧园区建设概念性方案

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-09
  • 阅读221
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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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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!

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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。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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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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