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大数据与人工智能

人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有-定智能的人工系统研究如何让计 算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

  • 2021-04-30
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华为智慧龙岗城市蝶变

充分运用大数据分析手段,完整、深入呈现龙岗区经济和社会运行状态,为城市管理治理的科学决策和精准调度搭建综合指挥平台,打造龙岗区“智慧城市之脑”。宏观展现土地规划、经济、交通、人口、生态环境等情况,并对城市供水、供电、停车、路灯、水务、农业、等城市运行相关系信息集中管控,综合各图层信息进行对比分析。

  • 2021-04-29
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软件工程实验报告总精修订

项目计划的目的是为项目的研发和管理工作制定合理的行动纲领,以便所有相关人员按照计划有条不紊地开展工作,估计项目的总体规模、工作量和成本,制定项目计划,重点放在产品生命周期中的主要关键任务,制定项目时间表和预算。

  • 2021-04-28
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数据安全的几道防线

数据安全的现状 ? 2011年发生的重大安全事件 ? 数据安全面临的主要安全威胁 ? 数据安全的几道防线

  • 2021-04-27
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智慧工厂一体化解决方案

智慧化工厂”是大数据革命、云计算、移动互联、物联网时代背景下,对企业进行智能化、工业化相结合的改进升级。智慧工厂是“工业4.0”发展中的一个新阶段,通过高科技手段实现一个高效节能的、绿色环保的、安全舒适的人性化工厂。

  • 2021-04-25
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我国互联网金融发展

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具通、支付和信息中介等业务的一种新,兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合,而是在实现安全、移动等网络技术水平上,自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。从广义,上讲,具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融;从狭义,上讲,互联网金融则应该定义在跟货币的信用化流通相关层面,也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法都可以称之为互联网金融。

  • 2021-04-25
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黑灯:“手机×AIoT”智能安全评估

何为 “黑灯” :通过多个安全评估子系统的智能联动,黑灯实现全流程的自动化安全评估; 安全评估覆盖全面,覆盖产品整个生命周期。

  • 2021-04-25
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智慧水电方案(41页)DOC

智慧水电方案(41页)DOC

  • 2021-04-24
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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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中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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