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数字基础设施评估体系研究报告

报告在深入分析数字基础设施建设面临的五大新形势基础上,前瞻研判数字基础设施十大建设方向阶段特征和建设重点,系统构建形成新时代我国数字基础设施评估体系,旨在以评促建,以评促改,更快更好地建设数字基础设施,持续打通经济社会发展的信息“大动脉”,为网络强国、数字中国建设筑牢坚实基础。

  • 2024-04-03
  • 阅读1402

无线数字孪生网络实践和探索(16页 PPT)

数字孪生助力网络智能化决策、高效率创新、低成本试错,从而应对效率挑战、风险挑战、成本挑战推动网络演进升级。

  • 2024-04-03
  • 阅读387
  • 下载1

智慧水利行业数据治理解决方案(58页 PPT)

围绕全厅核心业务,充分运用“互联网十”、云计算、大数据等新技术,推进水利信息化资源整合共享和开发利用,强化信息化技术与水利业务深度融合。在对XX省水利厅各机关、省防办、水利厅直属单位、市州水务局信息化资源梳理的基础上,通过对水利信息化资源整合、统筹共建以及必要补充,优化水利信息化资源配置;整合现有业务系统资源和数据资源,建立统一的服务协同、数据交换的共享机制,实现XX省水利厅(局)与各级政府部门的信息共享和业务协同。

  • 2024-04-03
  • 阅读412
  • 下载2

信创厂商全景报告

自下而上将信创市场划分为:基础硬件、基础软件、技术支撑层、数据层、数据应用层、上层应用软件等六个层级。其中基础硬件包含芯片、服务器、整机、外设、存储等;基础软件包含操作系统、数据库与中间件;技术支撑层包含低代码/无代码平台、数据科学与机器学习平台、隐私计算、信创云、云原生、安全等;数据层包含指标中台、数据中台、大数据平台、数仓、湖仓一体等;数据应用层包含智能分析;上层应用分为通用应用软件与工业软件,涉及办公、管理及应用、研发设计、生产制造等多个细分场景。

  • 2024-04-03
  • 阅读491

污水处理厂运营维护方案

污水处理工程的试运行,不同于一般建筑给排水工程或市政给排水工程的试运行,前者包括复杂的生物化学反应过程的启动和调试,过程缓慢,耗费时间长,受环境条件和水质水量的影响较强,而后者仅仅需要系统通水和设备正常运转便可以。

  • 2024-04-03
  • 阅读244
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  • 33页
  • doc

智慧军营信息化建设建议解决方案

建设“智慧军营”的核心是创新部队发展理念、推进部队建设转型、变革部队军事行为方式;建设“智慧军营”的目的是推进信息化进入军营、服务作战、惠及官兵;建设“智慧军营”的目标是实现 “信息备战、信息施训、信息促管信息育人、信息联保”;建设“智慧军营”的关键是融合基础信息网络和多维感知系统,打造通用信息平台及综合支撑环境,实现信息共享、智能应用。

  • 2024-04-03
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观点分享|建设数字化智能化新型电力系统

构建新型电力系统是深刻把握发展新质生产力、推动能源转型和落实“双碳”目标的有力措施。通过互联网、大数据、人工智能等技术的深入广泛应用,传统电力系统能够通过数字化智能化改造,高效消纳清洁能源、打破电源与负荷界限,形成大基地大网络与微系统微电网并行、源网荷储协同的新型电力系统,为打造统一的电力市场、平等服务全社会提供新的保障。

  • 2024-04-03
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汽车后市场行业现状分析与前景分析

在我围,经过十年黄金时期的发展,汽车前端市场已逐渐成为不逊色欧美的较为成熟的市场。但是,相比于欧美国家伴随汽车市场发展起来的汽车后市场单元,我国在汽车后服务市场上仍然存在较大的问题。这一切源于我国汽车后市场行业障碍的阻挠以及后服务企业的薄弱。汽车后市场的薄弱也恰恰是所有有志于分享汽车后市场蛋糕企业的机会。在

  • 2024-04-03
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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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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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