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汽车智能化发展趋势深度解析:找到爆发力与空间兼具的7大赛道

智能驾驶与智能座舱/车联网,本是两条完全独立的技术路线,经过了近百年的技术发 展后,终于在 21 世纪初叶融合到了一起,共同成就了一台智能汽车。当下正是智能网联汽 车发展的关键窗口期已经成为了行业共识,智能网联汽车的发展至未来,硬件会逐步趋同, 汽车也会由软件来定义,数据也会成为主要的驱动力。智能汽车领域具有很大的机遇

  • 2023-02-11
  • 阅读719

100大机器学习数据集

大家经常反馈,在日常开发过程中,找不到合适的数据来做训练。基于此,我们呕心沥血的整理了一下100+大数据集,希望助大家一臂之力,欢迎分享给更多的朋友们!

  • 2023-02-09
  • 阅读790

开源时间序列数据集整理

数据是驱动科技发展的源泉,平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢?本期为大家做一次较为全面的整理汇总。

  • 2023-02-09
  • 阅读717

【数据集】开源车辆轨迹数据集详细汇总

车辆轨迹在交通流分析建模、驾驶行为分析和驾驶决策模型的设计、训练、验证方面都有很重要的作用。本期为数据集系列第四篇,介绍高质量的车辆轨迹数据集和获取方式。 第一篇:【数据集】交通领域开源数据集详细汇总 第二篇:【数据集】自动驾驶领域开源数据集详细汇总 第三篇:【数据集】交通网络数据集详细汇总

  • 2023-02-09
  • 阅读899

长安汽车*IoTDB|构建1.5亿时间序列车况数据处理方案,查询稳定实现毫秒级返回

重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业,是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司,其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车,全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明,造福人类生活”为使命,以客户为中心,以产品为主线,持续提供高品质的产品和服务,奋力推进第三次创业——创新创业计划,向智能低碳出行科技公司转型,为实现世界一流汽车企业努力奋斗。

  • 2023-02-09
  • 阅读863

政府主尖端,市场促共荣——关于中国信息化建设的几许管见

由于市场因素推动的信息化建设已走到了难于继续推进的瓶颈阶段,因此,尽速获得市场因素以外的新助力,亦便是我国信息化建设在更高平台上实现新跃进的必要条件;所谓市场因素以外的新助力,说白了,就是政府在关乎国家荣景的信息化建设方面所应该发挥的积极作用。

  • 2023-02-10
  • 阅读738

集团企业信息化推广中怎样才能更好的形成上下合力?

集团型企业为了实现详尽和及时的掌握集团各类信息、精准和高效决策、一体化管理和协作、资源优化和共享等目标(比如常见的集团统一的财务、人力、流程和数据管控),在总部信息化建设成熟到一定程度后,有些集团企业会在一定范围内向成员企业的多级分支机构做信息化推广或整合,即把总部的信息系统及一体化的通用管理逻辑推广下去,或者整合集团内的信息系统,让成员企业使用与总部相同的系统或者直接使用总部的系统,通过信息化让集团内企业更进一步的融为一体,特别是对于一些战略管控型的多业态集团企业而言,信息化推广还有着意义更大的作用(与多位同行交流时都会发现此类企业相似的一些痛点和期望)。

  • 2023-02-10
  • 阅读664

中国历史文化名城保护的信息化发展历程与展望

以时间和事件为脉络,从历史文化名城保护发展需求牵引与信息技术应用驱动两个方面,基于政策及学术文献梳理历史文化名城保护信息化发展的历程,概括为既相互关联又各具特色的6个阶段,分别是基础信息测绘、环境遥感调查、时空信息管理、规划决策支持、保护监测评估、活化利用服务。在此基础上,面向未来历史文化名城保护、利用传承及信息技术发展与应用趋势,展望3个发展方向:一是多维度精细保护,二是多粒度监测评估,三是多场景活化利用,旨在促进历史文化名城保护从信息化走向智慧化。

  • 2023-02-10
  • 阅读746
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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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工业级物理AI赋能高精密制造

在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升,而预测精度提升相对滞后,预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈,成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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2026个人机器人应用价值研究报告

《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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