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工业互联网平台评价指标体系构建与应用研究

建设和推广工业互联网平台是促进我国制造业提质增效和转型升级的重要抓手,也是全球新一 轮产业竞争的制高点。我国工业互联网平台总体处于起步探索阶段,虽然各类工业互联网平台快速兴起, 但存在无序发展趋势,发展路径不清晰、技术体系不明确、商业模式不健全等问题日益成为制约平台建 设与发展的瓶颈,亟需探索与当前发展需求相适应的工业互联网平台评价引导体系,并通过评价引导各 类平台健康有序发展。为此,本文首先基于提出的工业互联网平台参考架构,明确了构建平台评价框架 及指标体系的基本原则。其次,从平台基础保障、平台关键能力、平台价值效益 3 个维度、9 个方面构建 了评价的基本框架,并给出了具体的评价指标体系和评价方法。最后,针对评价的应用实施,为政府、 行业组织、平台建设方、平台应用企业等主体提出了对策建议。

  • 2021-04-17
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DSP基础算法与模型研究

美国有一家很优秀的DSP公司–M6D(m6d.com),这个公司只是个startup公司,却已经在KDD之类的顶级会议发表的7-8篇优秀的文章。最近我研究了一下他们的DSP算法,和大家分享一下我的理解,希望以一个实例让大家对DSP中的基础算法和模型有一个初步的了解。写得不对的地方,还请大家及时指正。

  • 2021-04-17
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汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题,提出了一种最小安全车距控制算法,基于汽车制动距离分段精确估算模型,针对车辆制动过程的不同阶段,采用不同的制动距离估算模型,准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算,可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法,实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中,经过5种初始车速,3 000次的实际工况试验,最小安全车距均保持在1.0~2.0 m内,控制精度<±0.5 m。结果表明:所提算法能够精确控制最小安全车距,尤其是针对前方静止目标的工况下,能够保证驾乘舒适性,同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

  • 2021-04-17
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识别任务)。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时,其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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微博基于F的机器学习实践_final_version

2008年上线 ? 中国最?的、最流?的社交媒体平台 ? 提供?们在线创作、分享和发现优质内容的服务 ? ?规模机器学习平台可?持千亿参数,百万QPS

  • 2021-04-16
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5G工业互联网解决方案

5G打造工业互联网提供新型信息基础设施

  • 2021-04-12
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智慧园区规划建设最全指南

近年来,随着经济社会发展,产业园逐渐被各级政府重视,产业园已经成为各地区区域经济发展的重要助推器。但在园区的发展过程中,由于地方政府对园区产业结构、功能定位不准确,导致我国现有产业园区存在同质化严重、供给过剩等问题,园区的转型升级和高质发展迫在眉睫。随着国内智慧城市建设步伐的加快,越来越多的园区投身于智慧园区建设,智慧园区投资规模正保持着稳步增长的态势。 据分析认为“十二五”期间用于建设“智慧城市”的投资总规模将高达 5000亿元,各地“智慧城市”建设将带来 2 万亿元的产业机会。智慧园区建设也取得显著业绩、近几年全国智慧园区 IT 投资规模依然保持 10%左右的增长速度增长。在此形势下,有必要为各地的智慧园区建设提供一定建设指导

  • 2021-04-09
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最全的智慧工地解决方案

智慧工地系统将计算机技术、物联网、多媒体技术、网络技术、视频处理、大数据、云计算等技术相结合,以PC端、手机端以及机器人端三位一体的管控方式为企业现场工程管理提供了先进技术手段,构建工地智能监控和控制体系,能有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷,实现对人、机、料、法、环的全方位实时监控,变被动“监督”为主动“监控”。

  • 2021-03-29
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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