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智慧档案馆解决方案

智慧档案馆是以依托人工智能、大数据、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,在数字档案馆建设的基础上,以全面透彻的感知、互动协同的互联、智能融合的应用以及以人为本的可持续创新为主要建设内容,对数字档案信息进行异构采集、智能管理、安全保存,并通过各种平台提供公共档案信息主动服务和共享利用的智慧信息管理系统。

  • 2026-02-04
  • 阅读227
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  • 24页
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智慧城市规划建设方法

华为顶层设计:结合华为实际,贴近城市发展本质、关注城市问题解决,重点考虑产业民生,确保目标可落地项目可实施

  • 2025-06-16
  • 阅读297
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DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例(中)

DeepSeek在教育和学术领域展现出广泛的应用前景,通过贯通教学全流程和实现个性化学习,有效提升教学质量和学生学习体验。同时,需要平衡AI技术与传统教育方式的关系,确保教育的本质不被技术所淹没。

  • 2025-07-02
  • 阅读216
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  • 64页
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行业大模型平台建设框架、关键技术及应用实践

我国钢铁工业是国民经济的重要基础产业,是国家经济建设的中流砥柱,是建设现代化强国的重要支撑。钢铁工业历经起步时期、加速时期、高速时期和全面发展时期,目前进入周期性调整阶段,呈现“三高三低”的复杂局面,表现为高产出、高成本与高排放并存,同时遭遇低需求、低价格和低效率的挑战,面临着阶段性供需矛盾加大、行业利润下降等困难。传统的生产管理和调度方法已难以满足当前高效、低碳生产的需求,为钢铁行业的智能化转型带来了新的机遇和挑战。钢铁流程行业亟需通过提高生产质量、降低生产成本、提升生产效率,来应对复杂的生产与管理挑战。

  • 2025-07-15
  • 阅读859

基于大模型和Web3.0的工业元宇宙智能制造平台

工业元宇宙是新一代数字技术的重要组成部分,被视为实现工业生产数字化转型和智能化提升的关键途径,通过构建基于大模型和 Web3.0 的工业元宇宙智能制造平台,可以实现对工业生产的全流程、全方位、全维度的数字化管理,提高工业生产的效率、质量、安全和可持续性,增强我国工业领域的国际竞争力和影响力。

  • 2025-08-12
  • 阅读748

零碳园区碳中和综合解决方案

-般位于交通枢纽(空港海港陆港),综合了物流、仓储、运输、保税、加工等多项服务,建筑类型以仓库为主。

  • 2025-08-12
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2025十大趋势报告

随着技术的快速演进,基础模型正迎来一场深层次的跃迁。2025年,大模型的训练重点从“数据+规模”转向“后训练+多模态”。这场变革的核心在于,强化学习开始在大模型后训练中发挥关键作用,并有望赋予模型自我优化与持续进化能力。例如,DeepSeek-R1-Zero通过纯强化学习展现出推理能力,这不仅为DeepSeekR1的训练提供了关键支撑,更全面地将大模型应用推向了推理时代。想象一下,未来在诸多场景下AI都不再需要人类工程师“手把手”教学,而是能像围棋大师AlphaGo那样,通过可验证的奖励信号,在工业机器人路径优化、复杂物流网络调度等领域自主找到最优解,甚至发现超越人类经验的全新策略,从而在未知环境中展现出卓越的适应性。

  • 2025-08-12
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高品质万兆AI园区建网技术白皮书

在数字经济高速发展、数字技术加速创新、人工智能技术爆发式演进的驱动下,万物互联、全面智能的 Al园区将从理念走向实现,将数字世界与物理世界场景虚实融合,为用户提供更有个性化,更有温度的主动服务。

  • 2025-07-30
  • 阅读307
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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

  • 阅读651
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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产品介绍

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工业网络现状报告

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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2026金融智能体可信互联研究报告

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

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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