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金融行业数字化营销应用解决方案(34页PPT 精品)

模式1. 直接用户触达构建自有触点,存量用户增长及运营为主。模式2. 通过用户的生命周期及成熟度进行用于运营,增强客户黏性,及兴趣度,刺激转化和老带新。

  • 2025-05-27
  • 阅读220
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  • 34页
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交通信号统一管控优化平台(19页PPT)

交警用户的需求 1. 信控系统之间实现协调控制 2. 信控系统能融合多源数据 3. 与各类交通大数据平台互通 4. 充分利用第三方数据 5. 可跨平台勤务管理 6. 信号设备扩容与运维便捷性

  • 2025-05-27
  • 阅读230
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
  • 阅读918

动车组故障|基于数字孪生的动车组故障预测

目前,我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修,该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来,故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)系统在动车组领域被广泛研究与应用,现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点,但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时,监测参数可能出现不同程度的波动,而固定阈值可能无法很好地适应变化,并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律;基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理,利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂,涉及多种因素的相互作用,并且对于不同类型的设备,需要针对不同机理进行调整和优化。因此,在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段,增强故障预测的准确性和可靠性。

  • 2025-05-26
  • 阅读729

理解自动化术语:PLC、PAC、RTU、DCS和SCADA

这些术语—— PLC、PAC、RTU、DCS、SCADA——都是什么?它们为何对工业机器人与自动化如此重要?让我们深入了解这些关键组件的作用,以及它们如何共同构建起一个完整的自动化系统。

  • 2025-05-26
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清华大学李可昀等|输变电工程关键电力设备与材料碳排放核算方法

本文以输变电工程为研究对象,梳理汇总了其碳排放核算过程中的重要设备与材料,构建了对应的碳排放核算方法论和模型,并代入某特高压直流输变电工程的数据对模型进行了实际应用验证。此外,本文提出的活动量获取方法不仅适用于计算高电压等级的输变电工程的碳排放,也可为地下电缆工程等中低压配电网工程碳排放的碳评估提供参考。

  • 2025-05-26
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党校校区信息化建设方案汇报(103页PPT)

目前党校现使用的图书馆管理软件已使用多年,为清大新洋GLS6.0版本管理软件,现需要升级为GLS9.0版本软件,并把老数据进行转换并移植到新系统中。 并实现与图书馆管理软件相关接口:实现与一卡通读者数据同步接口,实现单点登录与数字化校园的接口。

  • 2025-05-26
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大模型训练数据白皮书

大模型是数据要素价值释放的最短路径,通过理解其训练所使用的数据类型,可以更好理解大模型发挥价值的内在机制,破解对训练数据常见的迷思和误解。而促进高质量训练数据的建设,需要理解人工智能对数据的实际需求,科学评价数据的规模和质量;需要综合利用政府、企业、社会等各方资源,构建共享、共创、共赢的合作生态,以更务实、多元、开放的方式解决供给不足的问题;还需要为技术发展预留空间,构建更顺应模型发展的数据治理体系,相信随着技术的日益成熟,相应的商业模式和制度设计也都会逐步完善。

  • 2025-05-26
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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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本研究报告自2026年4月启动编制,分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段,面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。

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AI原生软件时代—— 从软件工程到智能体工程的范式革命

AGI(通用人工智能)对软件行业的本质影响是:软件不再是被人编写的工具,而是能够理解意图、自主生成并持续进化的“数字智能系 统”。智能体工程(Agentic Engineering)体系负责将AGI能力工程化落地,重构整个软件生产范式。

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智能体互联网架构体系·核心技术·产业生态

智能体互联网将推动互联网从“信息互联”向“智能互联、价值互联、生产力互联”跃迁,从根本上重塑数字经济的底层逻辑。这一变革既为人工智能产业的爆发式增长和数字社会的稳健建设提供了关键底座,也构筑起万物智联、自主协同、价值共创的未来生态,有望进一步释放社会生产力,广泛改变大众的日常生活图景。

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太空算力基础知识

SpaceX此前已经在星链上进行了光学星间链路(ISL)的在轨验证。当前每颗星链卫星带3-4套激光终端,单条速率可达约200Gbps。整个星链系统(9000多颗卫星),已实现约5.6Tbps的总吞吐、日均搬运约42PB数据。星地链路方面,新一代Starlink V3单星对地容量约1Tbps(约为V2mini的十倍)。SpaceXAl1算力卫星,很可能会复用这套体系。

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