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数据资产地图和数据资产目录

随着数据量的爆炸式增长,如何有效管理和利用这些庞大的数据资产,成为每一个组织面临的重大挑战。在这种背景下,"数据资产地图"应运而生。它不仅是一个工具或系统,更是一种新兴的管理理念。

  • 2024-02-06
  • 阅读311

果蔬大棚产业园智慧农业解决方案

xx县智慧蔬菜大棚产业园建设以“四维一体"的现代农业园区为目标,利用物联网+大数据提升农业生产、经营、管理和服务水平培育一批网络化、智能化、精细化的现代生态农业新模式。 将物联网技术运用到传统农业中,运用传感器和软件,通过APP或电脑平台对农业生产进行控制,使传统农业更具有智慧。除了精准感知、控制与决策管理外,实现农产品溯源、农业休闲旅游、农业信息服务等,达到业务的快速创新和农产品可持续化运营

  • 2024-02-06
  • 阅读366

AI雪亮工程解决方案(224页 WORD)

本项目按照统一标准、分级分类、安全可控的原则,遵循"智慧城市"建设相关要求,完善跨行业、跨部门资源共享和综合利用机制,实现图像信息的关联和融合,实现视频图像联网可调可存可控可用,实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控、全面应用”的公共安全视频监控建设联网应用格局,达到"预测预警、预防"的整体效果。为提升社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平,提升人民群众的安全感和满意度做出贡献。

  • 2024-02-06
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OSCHINA&gitee:2023中国开源开发者报告

AI 原生,目前还没有明确的定义,大致是说,不同于当前各种应用在原本的基础上增加 AI 能力,使其智能化,但它的智能只充当了“辅助”角色:在 AI 原生的语境下LLM 从一开始就是应用的中枢,应用本身的架构、功能交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最经典的“AI原生”应用。此概念目前还处在萌芽期,明确的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽换一种视角来看,这个概念的提出其实都没技术什么事有人称之为“造商业概念”,这里按下不表。

  • 2024-02-06
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数字信号处理论文-带通滤波器

本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势,介绍了数字滤波器的基本结构,在分别讨论了 IIR与 FIR 数字滤波器的设计方法的基础上,指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足,提出了一种利用 MATLAB 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用 MATLAB 语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的 FDATo01 工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB 设计滤波器,可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数,直观简便,极大的减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用 MATLAB 环境下的仿真软件 Simulink 对所设计的滤波器进行模拟仿真。

  • 2024-02-06
  • 阅读317

设备维护保养培训【PPT】

设备维护保养培训【PPT】

  • 2024-02-06
  • 阅读293

智慧校园智能化项目汇报方案

投资合理·统一规划·立足现状·适度超前打造全国独具特色,集人才培养、科学研究、技术创新、成果转化、智力服务、新兴产业培育于一体的高端研究生院

  • 2024-02-06
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电科院:电力物联网智能应用技术

介绍广域高效传输、电网状态多参量精准感知、高并发接入与海量数据管理等电力物联网技术,分析数据机理融合的智能应用,展望电力专用大模型等未来发展方向。

  • 2024-02-06
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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产品介绍

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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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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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