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自动驾驶汽车用传感器浅析

自动驾驶技术主要分为三大部分:感知、决策和控制。自动驾驶系统通过传感器感知车辆当前所处状态(位置、周围车辆、行人障碍物等),由决策算法得出最优的行驶策略,最终由控制部分将此策略转换为车身部件实际操作

  • 2021-03-27
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工业互联网平台核心技术之一:数据集成与边缘处理

本文开始,将着重探讨关于工业互联网平台的关键技术。工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题,涉及七大类关键技术,分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS 技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。

  • 2021-03-24
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施耐德电气对工业互联网助力智能制造的思考与实践

施耐德电气是能效管理与自动化领域数字化转型的倡导者,关注企业数字化转型痛点,为制造企业迈向智能制造提供持续动力引擎。通过集成世界领先的工艺和能源管理技术,从终端到云的互联互通产品、控制、软件和服务,贯穿业务全生命周期,实现整合的企业级管理。

  • 2021-03-24
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2021年智慧城市的转型与重塑发展趋势

在当今时代,越来越多混乱而繁华的城市实际上都在争夺“智慧城市”的称号。因此,很多已在很大程度上进行了现代化建设以跟上其他智慧城市的步伐。但是,智慧城市的真正含义是什么?与其他城市相比,是什么让一座城市变得智能呢?

  • 2021-03-23
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数字化?智能化?中国企业智能制造现状究竟如何

搞“制造”,应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题;而搞“智能”应精于工程建模、机器学习(基于在线数据)和智能系统架构开发。本文从机械化、自动化、数字化和智能化的角度探讨各国智能制造现状,以及中国应有的努力方向。

  • 2021-03-23
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IT主管应避免的十个IT预算错误

节约成本仍然是IT主管们关注的一个重点领域,在他们掌握如何制定出一个出色的IT预算这项复杂工作之前,仍有一段路要走。那些能更好地了解企业中IT支出的全部去向,而且能更加精细地了解支出情况的首席信息官,可以更好地在正确的时间将适合数量的资金分配到正确的位置。了解程度越高,就能更有效地找到成本流失的地方,并加以弥补。

  • 2021-03-20
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高新兴发布5G车联网战略和城市级商用车联网解决方案

6月27日,在世界移动通信大会(MWC上海2019)上,汽车智能网联领导者高新兴科技集团以“服务汽车网联,共建未来出行新生态”为主题,重磅发布5G车联网战略,并推出了城市级商用车联网解决方案。这也意味着高新兴开始从解决方案、应用设计、平台连接、核心设备供应等多维度抢占车联网市场。

  • 2021-03-20
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基于Metasploit下的浏览器渗透攻击

渗透测试的研究不仅可以发现网络系统下的某一特殊漏洞,还能在第一时间还原并确定产生漏洞的过程错误,从而达到确保网络安全的连续性.本文以浏览器渗透测试为例,利用Metasploit渗透测试框架,发起针对内网WINXP主机的浏览器渗透攻击,在成功获得主机访问权后,进行渗透攻击,获取主机内重要信息,并以此被攻陷主机为跳板,攻击内网中另一台LINUX主机,最终获得其访问控制权.基于完整渗透测试方案,可揭示网络安全的隐患,提高网络安全防范意识.

  • 2021-03-19
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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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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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