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日前邀约模式下电力需求响应的聚合优化模型与方法

针对所提模型中不同决策变量的耦合关系,通过中间变量与逻辑约束的引入实现线性化处理,建模和求解方法能适应实际工程开发的要求。

  • 2024-11-28
  • 阅读488

等保2.0运营管理中心

等保进入2.0时代,保护对象从传统的网络和信息系统,向“云移物工大”上扩展基础网络、重要信息系统、互联网、大数据中心、云计算平台、物联网系统、移动互联网、工业控制系统、公众服务平台等都纳入了等级保护的范围, 公众

  • 2024-11-28
  • 阅读365

数字化建设-采购平台规划方案

基于价值型采购管理理念,围绕采购本质,从场景、功能、核心能力三方面构建产品平台 基于采购的本质管理要求,全面梳理业务场景,构建功能模块--合理明确的采购需求

  • 2024-11-28
  • 阅读237

数据质量管理:6个维度,50个检查项

大数据时代,数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而,大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义,建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙、背道而驰。因此,数据质量正是企业应用数据的瓶颈,高质量的数据可以决定数据应用的上限,而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。

  • 2024-11-25
  • 阅读559

2024低空经济场景白皮书(167页)

低空经济是前景广阔的战略性新兴产业,是新质生产力的典?型代表,具体指在垂直高度1000米以下、根据实际需要延伸至不?超过3000米的低空空域范围内,以民用有人驾驶和无人驾驶航空?器为主要载体,以载人、载货及其他作业等多场景低空飞行活动?为牵引,涵盖低空基础设施建设、低空航空器研发制造、低空运?营服务、低空飞行综合保障等领域的综合性经济形态,具有产业?链条长、技术资金密集度高、服务领域广、带动作用强等特点。

  • 2024-11-25
  • 阅读1520

数据治理体系基础知识

数据治理是指组织对数据进行全面管理、维护和优化的过程。数据治理目的在于确保数据的正确、一致、可靠,并推进数据共享、数据价值挖掘和数字化转型。通过数据治理,企业可以更好地利用数据,提升业务效率和竞争力。

  • 2024-11-25
  • 阅读428

工控应用需求与5G网络指标转译技术报告(离散制造领域)

本研究报告就是面向 “5G+工业互联网”进入PLC级现场级控制的核心生产环节,致力于分析离散制造工控领域业务场景和应用需求对5G网络指标需求的映射与转译方法。为孵化并催熟“5G+工业互联网”真正进入核心生产环节实现柔性生产铺平一些道路。

  • 2024-11-25
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智慧食堂解决方案

帮助食堂构建一个完整的综合服务生态平台 首先 用人工智能设备实现刷脸支付、无人值守、快速结算、灵活定价食堂通过视觉识别、Rfid射频、人脸识别、云计算及大数据等新一代信息技术打造人工智能设备以“稳、快、准”为标准,提升用户的支付体验,帮助食堂节约人力成本。 第二打造互联网食堂 提高食堂综合服务能力 利用互联网技术帮助企业更好地服务及留存客户,增加营收。综合服务能力包括菜品资讯、互动点评、排餐互动、点餐外卖、特色美食、团体订餐、生鲜净菜等多个功能版块,提升用户粘性和食堂收入 提供简单高效的信息化系统:提升经营管理能力第三 食堂提供信息化系统提升食堂的经营管理能力,包含自动采购需求,智能采购入库,单品管理及日经营管理等 第四 食堂大数据:智能运营、智慧决策 用户在线,员工在线,经营管理在线,大数据助力智能运营·智慧决策

  • 2024-11-25
  • 阅读529
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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

  • 阅读648
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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