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基于人工智能(AI)的下一代控制系统

仿真器可以将 DRL 引擎暴露于各种过程状态。在这些状态中,有很多是在现实世界中永远不会遇到的,主要是因为 AI 引擎(大脑)在运营工厂时,会试图尽可能接近甚至超出物理设施的运行极限。在这种情况下,经历这些偏移(可能会导致过程跳闸)是为了让大脑学习哪些行为需要避免。当经历的次数足够多时,大脑就能学会哪些事情不该做。

  • 2021-11-26
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智慧农业发展的底层逻辑、现实约束与突破路径

智慧农业发展的底层逻辑、现实约束与突破路径

  • 2021-11-26
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基于非侵入式负荷监测的家庭智慧用能管理研究

基于非侵入式负荷监测的家庭智慧用能管理研究

  • 2021-11-26
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上海与伦敦智慧城市建设路径比较研究

上海与伦敦智慧城市建设路径比较研究等问题

  • 2021-11-26
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信息技术视角—构筑智慧物流公共信息平台开启智慧物流新时代

信息技术视角—构筑智慧物流公共信息平台开启智慧物流新时代

  • 2021-11-26
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人工智能与中医诊断技术

中医诊断学是中医学的基础学科,它的发展影响着中医各临床学科的诊疗,尤受临床及科研学者的重视,因此也是现代中医学发展的前沿学科。目前,制约中医诊断学发展的瓶颈主要有四诊信息规范化客观化采集、中医诊断术语规范化等方面。中医四诊信息采集过程具相对主观性的问题由来已久,在许多中医学者坚持不懈的努力下,取得了一定进展,但仍存在采集过程不规范、标准不统一等问题。中医诊断术语规范化工作近几十年来亦受到高度重视,制定了相应的标准,但所制定标准与历版教材又有一定出入;中医工作者受教育时养成的既定习惯更改不易,推广较难;且在历代中医典籍医案中,术语普遍存在一词多义、多词一义等情况,以上种种情况造成了中医诊断术语仍较难统一,不利于传承和发展。

  • 2021-11-26
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激光先进技术:提升汽车制造业水平的利器

近年来,随着科学技术的持续进步,以激光技术为代表的先进制造技术正不断推动汽车制造业的更新换代和创新突破,其在汽车加工中的应用也愈发广泛。相较于传统制造技术,激光技术因其彰显的非接触式加工、高精度、高灵活性、高效率、高自动化和适应性强等诸多优点,在切割、焊接、打标及表面处理等领域大放异彩。本文针对汽车品种发展多样化更新快,汽车板需求从规模化向定制化生产转化,重点介绍汽车板激光高速落料,汽车板激光拼焊,白车身激光在线焊接以及汽车零部件焊接在汽车应用等方面的现状和趋势。

  • 2021-11-19
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智慧城市:技术、平台和数据运营

研究表明,服务平台层通过高度共享、智能分析将信息变成知识,核心是智慧城市运营中心。 运营服务是智慧城市建设的后期市场,行业应用不断纵向延伸,产生海量数据处理和信息管 理的需求。系统集成商很多都把眼光投向了智慧城市的运营服务上。电信运营商也逐渐意识 到随着智慧城市的发展所带来的运营服务的重要性,已经开始转变运营和服务模式

  • 2021-11-22
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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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中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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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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