现代建筑里的传统生存智慧

现代建筑里的传统生存智慧是什么？介绍智慧城市

2021-11-26
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PIM技术在人工智能应用的前景

受新冠肺炎疫情影响，全球数字化转型进程加快，存储器半导体技术的演变模式也随之发生改变。人工智能（AI,Artificial Intelligence）、物联网（IoT,Internet of Things）和大数据等技术正迅速发展，并广泛应用于远程办公、视频会议和在线课堂中，导致待处理的数据量激增。有数据显示，到2025年，全球数据量将达到163泽字节（zettabytes）1，其中有5.2泽字节（zettabytes）需进行数据分析。

2021-11-26
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人工智能应用技术之人机交互

目前，人机交互的技术有基于传统硬件设备的交互技术、基于语音识别的交互技术、基于触控的交互技术、基于动作识别的交互技术、基于眼动追踪的交互技术、基于多通道（多种感觉通道和动作通道，如语音、手写、姿势、视线、表情等输入）的交互技术等。下面就让我们来看看各种人机交互技术的实现效果。

2021-11-26
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5G行人导航技术的改进研究

5G行人导航技术的改进研究等相关方面的问题

2021-11-26
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5G通信基站节能供电系统运行控制策略研究

2021-11-26
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5G网络切片的管理和运营支撑

5G网络切片的管理和运营支撑等相关问题研究

2021-11-25
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4G_5G LNR动态频谱共享技术

基于5G通信技术的配电网精准控制端到端承载方案研究

2021-11-25
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5G信令网引入3GPP_R16版本的SCP组网研究_下

2021-11-25
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!

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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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