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物联网在智慧城市和智能建筑中的应用

物联网不等于5G,在5G之前物联网就一直存在,有线技术也属于物联网技术。 5G的应用包括三部分,实际上物联网只是其中一部分。(1)宽带业务,5G应用宽带可以很快地下载电影或者是看3D视频。(2)窄宽带业务,窄带的业务才是物联网的业务,窄带业务可以承载海量物联网数据的传输,速率可以达到一兆。(3)低延时业务,可用于自动驾驶上。

  • 2021-04-19
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打造智能家居基础设施,华为发布智慧全屋新方案

智能家居这个词想来大家一点也不陌生,毕竟少说也听了好几年了,它承载着我们对于智慧、舒适生活的畅想。 其实早在1995年,比尔盖茨就在其著作《未来之路》中,描述了智能家居的应用,据说每一个来访者都会得到一枚可以识别身份的胸针,凭此就可以获得智能化的服务。

  • 2021-04-19
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供应链金融数字化进阶,联易融深耕SaaS蓝海市场

在今年两会的政府工作报告中,「供应链金融」,备受外界关注。 在金融工作相关部分,政府工作报告指出,要「创新供应链金融服务模式」。而在近期发布的“十四五”规划纲要中,供应链金融再次被点名:「推动供应链金融等服务创新发展」。

  • 2021-04-19
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腾讯数字化转型思考:企业数字化转型“迫在眉睫”

腾讯主席马化腾去年年末在公司内部刊物上曾发表过一篇文章,就未来宏观环境给出了个人判断,大致可以总结为三点- 世界充满高度不确定性、全真互联网时代、又一场大洗牌开始。先简单谈谈我对这三个判断的理解:不确定性、全真互联网、新一轮大洗牌

  • 2021-04-19
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基于物联网信息集成的箱式变电站运行状态综合监控系统研究

针对现有箱式变电站(以下简称箱变)实时就地监控功能单一,集中监测与控制等远程运维功能不完善等问题,提出了基于物联网信息集成的箱变运行状态在线综合监控系统设计方案。系统包括现场层、平台层和展现层。现场层以箱变综合监控装置为核心,用模块化的设计思想,实现箱变多种监测信息的采集、分析、显示、控制、报警等功能;平台层为整个系统的协调调度中心,由多种微服务组成,实现对现场层数据的采集、存储以及与表现层数据的交互等;展现层主要用于接收用户请求,响应数据显示,为用户提供与机器交互的接口。实际应用结果表明,该系统在箱变监测方面实时性强、智能化水平高,有效地提高了箱变的运维水平,极大地提升了箱变运行的安全性,是一种柔性强、成本低的方案。

  • 2021-04-19
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云模式事件混沌关联特征提取的物联网大数据聚类算法

目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题,对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑 不足,聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类,基于开展物联网事件的云模式通用描述模 型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云 模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究,改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、K-means 算法、决 策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数,设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智 能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后,开展实验验证,并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明,相 比传统算法,该算法聚类时间短、误差小,且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此,该算法实现了基于 云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类,具有较高的应用价值。

  • 2021-04-19
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新发展格局下城市数字化转型研究与思考

在政策、经济、社会、技术等多维度利好的背景下,我国智慧城市建设取得了一系列成果,同时智慧城市建设也是一个不断升级、优化、进阶的过程,现阶段仍然存在诸多痛点亟待解决,新发展格局为智慧城市建设发展带来了新机遇。文章深度分析了新发展格局的提出和内涵,研究了新发展格局下智慧城市在行政区域层面、数据融通层面、技术应用层面、智慧应用层面、运营模式层面的发展趋势,提出了智慧城市统筹分级分类建设、加速数据资源融通、推进技术融合发展、创新智慧应用场景和建设运营模式的发展建议。

  • 2021-04-19
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锂电池智能制造装备标准体系研究_黄持伟

本文概述了锂电池智能制造装备标准体系的国内外现状,分析了目前锂电池智能制造装备标准体系建立和维护过程中所遇到的困难及原因,结合锂电池制造工艺以及对系统集成方面的要求从浆料制备、极片制备、芯包制备、电芯装配、干燥注液、化成分容、电池PACK、检测设备、制造系统集成等九大方面提出了锂电池智能制造装备标准体系,并 对锂电池智能制造装备标准体系在相关行业内的执行、推广与应用提出了建议,为今后锂电池智能制造装备标准体系的建设、维护、完善以及应用提供了新的思路和方向。

  • 2021-04-19
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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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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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