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数据安全治理实践指南(5.0)

随着人工智能技术的发展与应用,企业数据安全治理正向智能化迈进,依托大模型等新技术推动数据安全治理智能化升级,释放数据价值,支撑业务可持续发展。与此同时,大模型自身也带来新的安全挑战:作为训练“燃料”的数据,在生成、训练与调优过程中面临泄露、篡改、窃取等风险。为此,企业需要建立面向人工智能场景的数据安全保障机制,实现人工智能技术应用与安全保障的协同发展。

  • 2025-12-24
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数字贸易发展与合作报告(2025年)

以具身智能在技术-产业-市场-应用等角度的生态化进展为基础,本报告聚焦在更受各方关注的人形机器人方向,建立面向人形机器人的多维观察和动态研究框架,从生态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应用等角度,观察人形机器人在中国的年度进展,以资各方参考

  • 2025-12-31
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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
  • 阅读417

融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

  • 2026-01-03
  • 阅读416

应用多传感器融合与深度学习的智能助行机器人防跌倒控制分析

中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务,是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案,包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版,旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。 该平台具有设备接入与数据采集、数据存储与管理、数据分析与可视化、故障预警与预测性维护、数字孪生与仿真优化、跨平台协同与集成等核心功能,可应用于制造业、能源行业、设备制造、高端制造等多个领域。

  • 2026-01-05
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综合算力指数蓝皮书(2025 年)

近年来,AI?快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算,存力保障数据的高效存储与调用,运力保障数据的跨域传输,模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系,是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状,全面把握区域产业短板与优势,成为推动数字经济高质量发展的重要命题。

  • 2026-01-09
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智慧园区机电运维方案

对园区内部充电桩进行远程统一管理。通过电子地图管理园区充电桩分布;远程实时监控数据库服务器中心管理平台客户端 充电桩状态,充电量采集。

  • 2026-02-04
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互联网+智慧环卫环卫保洁精细化管理(35页 PPT)

伴随着智慧城市的快速发展,在十九大“满足广大人民群众需要”的指导思想下,智慧环卫依托前沿科技,让面向群众的城市服务更美好!

  • 2024-12-30
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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167
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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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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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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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新时代背景下零碳园区建设的原理和方法

2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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