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神经网络-图神经网络(GNN)

神经网络最近的成功推动了对模式识别和数据挖掘的研究。机器学习任务,如对象检测、机器翻译和语音识别,已经通过端到端的深度学习范式(如 CNN、RNN 或自动编码器)被赋予了新的生命。 深度学习擅长捕捉欧几里得数据(图像、文本、视频)的隐藏模式。但是,如果是从非欧几里得域生成数据,对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形,该怎么办? 这就是图神经网络 (GNN) 的用武之地了,这也是本文中要深入探讨的:从图论和基本定义开始,继续讨论 GNN 的形式和原理,最后介绍 GNN 的一些应用。

  • 2024-05-05
  • 阅读323

数字化工厂技术与实践_(114页 PPT)

如今信息化应用深入到一定程度,已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段,自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。

  • 2024-04-30
  • 阅读489
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智能化测绘的混合计算范式与方法研究

传统数字化测绘产品在数字经济、数字治理与数字生活等方面发挥着越来越重要的时空基底和关键生产要素作用,但其精细程度、更新周期、服务方式难以满足数智新时代下的高质量发展需求。因此,迫切需要实现数字化测绘到智能化测绘的转型升级,通过构建新型时空新型基础设施以全方位提升高品质的时空信息供给能力、高层次的时空数据分析能力以及高水平的时空知识服务能力。本文从测绘自然智能与人工智能结合的必要性分析出发,首先讨论了测绘智能计算的基本概论及内涵,然后提出了智能化测绘的KDAS混合智能计算新范式并梳理了其构建基本任务,最后从感知、认知、表达与服务四个维度研究并系统阐述了智能化测绘的混合计算研究方法,为混合计算赋能智能化测绘知识体系松建以及产业发展升级指明了基本研究方向。

  • 2024-05-06
  • 阅读451

理论创新引领下的智慧城市技术赋能

郭仁忠院士以我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,自然资源系统必须优化国土空间格局,更好支撑高质量发展为引言,以数据和实例进行分析,揭示了目前国土空间规划存在的若干问题,提出了在高质量发展的理念指引下如何使规划更科学合理的发展命题。

  • 2024-04-30
  • 阅读361

时空信息的基本内涵与赋能机理

时空信息赋能是充分释放和放大时空信息作为生产要素的价值,助力经济社会各领域的高质量发展的时代需求。当前时空信息赋能的基础研究还相对薄弱,应用即赋能的观点占主导地位,缺乏对时空信息赋能机理的深层次认知和探究,导致时空信息的内涵与外不清时空信息赋能的内在机理不明,制约着其科学高效赋能,亟需厘清其基本内涵、赋能机理与赋能模式等。本文针对时空信息赋能问题,梳理提出了时空信息的基本概念,丰富内涵和基本特征;指出熵是时空信息赋能的物理基础,减是时空信息赋能的内生动力;时空信息赋能的本质是以时空信息为载体,以负熵流转为动能,以不确定性转化为特征,通过人、机,物(环境)相互影响、相互作用,实现系统结构优化、效能提升的过程;并提出了时空信息作为自在信息直接赋能、作为自为信息间接赋能、转为时空知识倍增赋能三种模式;最后,探讨了时空信息赋能自然资源高质量发展的路径。

  • 2024-05-06
  • 阅读582

企业数据资产入表路径研究

近年来,数据要素市场加快形成和发展壮大,数据作为一种新型资产的条件日益成熟。《数字中国发展报告(2022年)》显示,数据资源规模快速增长,2022 年我国数据产量达8.1ZB,同比增长22.7%,全球占比达10.5%,位居世界第二。截至2022 年底,我国数据存储量达724.5EB,同比增长21.1%,全球占比达 14.4%。数字经济是推动经济高质量发展的重要引擎。虽然目前我国数据资源数量持续扩大、增速喜人,但在推进数据要素市场建设的过程中仍然存在一些突出问题,尤其是数据供给和需求双方的意愿度亟待进一步提升。数据的资产化有望成为激活数据要素市场、激发企业数据创新热情、催生更加丰富多元的数据价值化路径的重要“点火器”。

  • 2024-04-30
  • 阅读814

智慧城管整体解决方案

2013年,首批“智慧城市”试点工作在全国共选择了20个城市,其中山东省有济南和青岛两座城市入选。 在山东,智慧城市建设正全面提速。截至2014年底,全省两个副省级城市、90%的地级城市和45%的县级城市提出了建设智慧城市的规划目标。相关部门已累计批复县级以上试点示范53个

  • 2024-05-06
  • 阅读344

【项目PPT】零碳高速公路光储充系列方案

零碳高速公路光储充系列方案,零碳高速公路光储充系列方案,零碳高速公路光储充系列方案,零碳高速公路光储充系列方案

  • 2024-04-29
  • 阅读296
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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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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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