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大宗商品行业数字化解决方案

虽说大宗商品离真实生活很近,但在金融投资市场大宗商品更多的是指同质化、可交易、被广泛作为工业基础原材料的商品,主要包括大宗原材料(如钢铁、有色金属、矿石、化工等)、大宗能源(原油、煤炭等)、大宗农产品(大豆、小麦等)等,因为处于最上游,造成很多人在日常生活中感觉不到大宗商品的重要性。

  • 2021-05-07
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云迹发布酒店住中服务数字化解决方案,加速酒店数字化变革

数字化的宾客体验是酒店未来的差异化核心竞争力。然而,从行业整体来看,尤其是在服务体验最重要的住中环节,酒店缺乏一套完整的数字化解决方案,帮助酒店重构住中服务流程。更重要的是,酒店住中数据流失,服务数据难以量化,使得酒店在关键节点的运营决策缺乏科学的数据依据。

  • 2021-05-07
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政企网站CDN安全防护解决方案

据CNCERT抽样监测数据发现,2019年前4个月我境内被篡改的网站8,213个,同比增长48.8%;被植入后门的网站10,010个,同比增长22.5%。另据深信服《国内网站内容篡改现状调查》统计,网站被篡改的手法以文件包含、SQL注入以及对已公开漏洞的利用攻击为主。从行业来看,排名第一位的是各类教育机构,包括中小学、职业教育、高校及科研机构等;排名第二位的是政府及各类政务服务平台及民主党派网站等;其次是各类行业服务、企业、社会服务等网站,具体分布如下:

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5G+eCPRI+4G+CPRI室内分布式射频共享技术方案的研究

5G+4G 联合部署和协同发展是 5G 大规模部署初期最主要的形态,并将长期存在。5G 共 享 4G 现有的核心网、无线接入网的基带单元 BBU 和射频单元 RU 等网络资源,是 5G+4G 联合部署并能够顺利演进到 5G 独立部署的关键技术之一。因此,总结基于 CPRI 前传接口的 5G+4G 一体式射频共享和基于 5G eCPRI+4G CPRI 前传接口一体式射频共享的技术方案,并借鉴 O-RAN白盒硬件化架构和工程实践,提出了一种基于 5G eCPRI+4G CPRI 前传接口的室内分布式射频共享的技术方案以及相应的硬件实现架构。该方案由一个前传网关数字处理单元 FHGW 和多个可以在一个小区中共享相同无线频谱资源的分布式射频拉远单元 pRRH 组成,使得 5G+4G 的部署更加灵活,射频单元的体积更小,安装更加方便,成本和功耗更低。

  • 2021-05-07
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基于5G+C-V2X的园区出行解决方案

面向科技冬奥园区(首钢园区)在大型体育赛事期间的智慧出行需求,构建了一套基于5G+C-V2X的智慧园区出行解决方案,并就无人接驳摆渡、无人物流派送、无人清扫进行重点剖析。本方案将在首钢园区的冬奥会测试赛和正式比赛中正式应用。因园区环境相对封闭、出行环节和主体也相对简单、运营主体相对明确,因此本方案的落地应用可为智慧园区、智慧城市的交通出行提供一定的示范和参考。

  • 2021-05-07
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智慧社区安防系统解决方案

近年来,随着外来人口的大量流入,城市人口状况呈现基数大、流动性高、居住位置分散、管控难度高的特点,由此衍生的各类治安、刑事案件以及其他社会问题也出现逐年上升趋势,给人民群众安居乐业、城市综合治理和XX"打、防、管、控"带来了巨大的考验和挑战,同时围绕社区层面的新型案件X查、XX等方面的需求也越来越迫切,因此亟需构建智能化、立体化的社区安全防控体系来提高社区安全治理水平,从而提高城市的综合管理能力。

  • 2021-05-07
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考虑新能源车的低碳集货模型与算法研究_史雨同

针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法求解:阶段1应用遗传算法找到路径最短的集货方案作为初始集货方案;阶段2基于节约算法的基本思想进行路径拆分,对有限数量的新能源车进行车辆匹配,并对剩余节点和车辆重新规划集货方法,以此优化碳排放量。仿真实验结果表明,所提模型和两阶段算法可以有效利用新能源车,同时满足集货过程中的经济效益与环境效益。

  • 2021-05-07
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基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法_蒋冬婷

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.

  • 2021-05-07
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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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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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