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基于大数据理论的电力客户标签体系构建_林森

本文在基于大数据挖掘理论的指导下,运用客户标签及客户画像相关理论,依据电力企业的特征性,进行客户标签体系构建,对电力企业的客户标签维度、客户标签内容及客户标签体系构建进行论证。同时对电力企业的客户标签体系管理与运用进行深入剖析,结合电费回收难题进行了验证,从实践角度阐述电力企业客户标签体系构建与运用。

  • 2021-06-28
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5G车联网助力智慧交通

借助新一代信息和通信技术,实现车与车、车与路、车与人、车与服务平台的全方位网络连接。通过车路协同,提升交通智能化水平、提升汽车智能驾驶能力,进而带动整个社会运行效率提升。 广泛覆盖、高可靠的车联网基础设施,需要5G和v2x融合组网、并结合5G MEC等网络能力共同完成。

  • 2021-06-28
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解读联通网络人工智能应用白皮书

中国联通网络AI发展策略、CubeAI智立方平台和九份网络创新技术白皮书等一系列成果,以创新技术助力网络智能化和业务智能化的发展。这是中国联通积极响应国家“智能+”战略,推动人工智能落地,助力实体经济发展的具体举措之一。中国联通作为创新型混改央企,率先开展了人工智能技术与5G网络融合的研究与应用,已经在技术研究、标准化制定及业务示范等方面开展了诸多探索,在智慧港口、智能驾驶、智慧教育、智能制造等十个产业领域深入应用5G与人工智能,构建开放共赢的创新生态,助力实体经济发展,取得了可喜的成果。

  • 2021-06-28
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长输天然气管道站控系统工控安全方案设计与研究

盖州压气站工程是我国石油天然气管道基础设施互联互通的重点项目,该压气站是缓解我 国京津冀和东北部地区冬季用气紧张的关键民生工程.该项目作为自动化试点工程,国产PLC设 备、“一键启停站”国产技术第1次在我国长输管道中应用,填补了我国天然气管道核心国产化设备 的空白.近年来,随着两化融合的不断深化,工业控制系统网络安全问题也接踵而至,严重威胁到企 业乃至国家安全.针对盖州压气站的站控系统安全防护进行了研究,给出了设计方案以及部署实施. 关键词 站控系统;工控系统安全;网络安全;天然气;长输管道

  • 2021-06-28
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智能制造商业模式研究——以海尔为例

科技的进步加剧了制造业的变革,随着信息技术、新一代机器人、传感器等在制造业中的大规模应用,智能制造孕育而生。智能制造代表了制造业未来的发展方向,它将改变制造业的传统模式,促使制造业企业转型升级。此外,市场也在社会发展中发生着变化,用户需求变的更加多元,体现着每个消费者的个性。用户需求定制化的趋势愈发的明显,为制造业提出新的课题。科技和市场的变化会带动商业模式的创新,智能制造尚处在起步阶段,需要建立与之相匹配的商业模式以促使它健康快速的发展。

  • 2021-06-25
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智能制造示范项目上市公司财务竞争力评价研究

为了实现制造强国的战略目标,引导我国制造业向智能化升级改造,我国工信部联合专家评审组评选出智能制造示范项目上市公司,这些示范性企业满足了以智能工厂为基础,形成了智能装备和产品、智能化管理、智能服务和远程运营维护的新业态生产模式,在企业竞争力上具备了一定的行业优势和新业态的智能化管理优势,本文在国内外企业财务竞争力研究的基础上,归纳出了财务竞争力的相关理论。然后对智能制造作出概念界定并对研究对象作出相关说明,结合智能制造示范项目企业的运营成本低、研制周期短、生产效率高和产品达标率高等经营特点,建立出可以代表智能制造示范项目上市公司特点的财务竞争力评价指标体系,通过因子分析法形成了盈利能力、偿债能力、营运能力、技术创新能力、发展能力和获取现金能力等主因子,并对其财务竞争力做出综合评价,从综合评价得分和主成分得分相关角度对评价结果进行分析比较。最后得出智能制造示范项目上市公司的财务竞争力需要进一步提高的方法,为制造业实现智能化转型升级奠定一定基础。

  • 2021-06-25
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基于云平台的新型数据中心图文

云计算模式能以按需方式,通过网络,方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(比如:网络,服务器,存储,应用程序和服务)。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互,迅速配置提供或释放资源。

  • 2021-06-28
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一种众源车载GPS轨迹大数据自适应滤选方法

基于同步高低精度 GPS 轨迹数据的空间特征和 GPS 误差分布原理,提出了一种众源 GPS 车载 轨迹大数据自适应分割-滤选模型。该模型首先通过角度、距离约束将完整的车载 GPS 轨迹数据进行 分割,以轨迹分割段作为基本滤选单元;然后通过对比轨迹分割段内 GPS 轨迹向量与其参考基线间的 相似度,按照相似度与 GPS 定位精度之间的量化关系指导滤选。试验结果表明,该方法可以实现车载 轨迹大数据按信息提取精度需求的滤选。

  • 2021-06-25
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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

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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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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)

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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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