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智慧商圈解决方案

构建全域会员链接、利用数字化手段,优化线上线下场内体验会员互动,进行个性化营销及触达,效率的提升。产业经济和综合物联管控接入大数据可视化平台。

  • 2025-02-12
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基于主动迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

构建了一个基于主动迁移学习的框架,基于原始场景数据搭建并训练源域暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)模型。当运行场景变化导致模型性能下降时启动更新机制,通过短时时域仿真生成大量无稳定性标签的样本以及完整仿真生成小批量带标签样本,采用基于变分对抗的主动学习方法学习数据潜在的特征表示空间,根据置信度选择信息量最大的无标签样本并进行标注。迁移基础模型参数并结合有标签样本进行微调,在保证迁移精度的情况下节省更新时间,通过IEEE 39节点验证了所提方法的有效性

  • 2025-02-12
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空调负荷参与需求响应的市场机制研究

本课题以提高空调负荷调节能力为目标,结合当前需求响应政策和电力市场建设情况,研究设计激励空调负荷需求响应能力提升的市场机制,提出相关政策建议。研究思路如下:首先,梳理电力需求响应类型、机制和参与市场相关政策,开展电力需求响应资源参与市场的需求分析,研究提出当前需求响应资源参与市场存在的挑战。其次,评估空调负荷发展现状及调控潜力,研判空调负荷参与需求响应存在的问题。最后,结合当前各省需求响应开展情况和空调负荷特性,分市场类型设计空调负荷参与需求响应的市场机制,包含价格激励、辅助服务市场、现货市场机制,以及与省间市场的交易衔接机制。

  • 2025-02-12
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麦肯锡企业架构治理EAM现状诊断(26页 PPT)

如何确保企业架构对信息化项目的指导,并具备内部长期演进架构的能力?针对体改后的科信部与信通中心设置,如何确保组织上的保障?

  • 2025-02-12
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智慧渔业整体建设解决方案

实现渔业全方位数据的高度集中与高效共享,整合了苏州市渔业各个新旧业务系统,实现平滑过渡业务统一管理,提升协作效率,构建业务数据中台,汇聚全市农业数据,实现三高一美农业数据GIS呈现,为养殖生产提供技术服务,养殖户通过养殖系统,实现降低养殖生产成本、预防养殖病害,为全市渔业信息化建设打造了标准体系,为高质量产业发展注入新动力。本项目总投资200万元

  • 2026-05-27
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智慧园区安防业务整体解决方案

综合管理平台除了支持全系安防产品外,针对现实应用中大量存在利旧的需求,可适应各种品牌的硬件接入,兼容若干国内主流厂商的标准化设备,支持标准GB/T28181、ONVIF、PSIA设备的接入,兼容若干主流报警主机的接入等,并

  • 2026-05-27
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智能化机房运维管理体系构建与优化研究

本研究主要采用定性分析和定量分析相结合的方法进行研究,但在实际操作过程中,可能会遇到一些难以量化的问题。例如,设备故障的严重程度、故障发生的频率等指标难以准确衡量,这可能会影响到研究结果的客观性和准确性。此外由于智能化机房运维管理体系涉及多个部门和人员的合作,如何协调各方的工作、提高合作效率也是本研究中需要解决的问题。

  • 2026-06-11
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智慧供应链顶层规划解决方案

按照标准的实施方法论,进行****智慧供应链平台的落地建设,包括项目准备阶段、平台设计阶段、平台开发阶段、平台部署阶段和上线支持阶段,当项目任务进度出现偏离,项目管理人员进行项目计划等要素调整。

  • 2026-06-11
  • 阅读139
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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