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室内停车场车辆定位及导航系统的设计方案

近年来,各种地图导航应用的出现,大大便利了人们的生活。随着室外定位技术的成熟,人们对室内定位的需求也正在逐渐增加。在室内停车场中,由于车位众多,地形复杂时常出现车主在寻找车辆时,无法确认位置,从而浪费大量时间的情况。室内停车场车辆定位及导航能为车主提供一个室内导航的帮助,使得车主在该应用的帮助下能快速找到自己的车

  • 2023-07-14
  • 阅读1600

智慧园区运营整体解决方案

结合物联网技术,配建高新技术设备设施,提高园区信息化水平为建设智慧园区建立底层硬件支 搭建智慧运营管理平台,统一运营入口和数据基础。 通过平台,整合聚集上下游资源,为园区产业生态圈提供资源基础。 从管理到服务的转型,提升园区服务水平和服务能力。

  • 2023-07-14
  • 阅读353

互联网系统在线安全监测技术方案

网络安全形势日益严峻,针对我国互联网基础设施和金融、证券、交通、能源、海关、税务、工业、科技等重点行业的联网信息系统的探测、渗透和攻击逐渐增多。基础网络防护能力提升,但安全隐患不容忽视,政府网站篡改类安全事件影响巨大;以用户信息泄露为代表的与网民利益密切相关的事件,引起了公众对网络安全的广泛关注;遭受境外的网络攻击持续增多;网上银行面临的钓鱼威胁愈演愈烈,工业控制系统安全事件呈现增长态势;手机恶意程序现多发态势;木马和僵尸网络活动越发猖獗,应用软件漏洞呈现迅猛增长趋势,DDoS攻击仍然呈现频率高、规模大和转嫁攻击的特点。

  • 2023-07-14
  • 阅读356

通信工程安全生产管理办法

第一条安全生产管理的目的就是通过对施工全过程进行有效的控制,使不安全行为和不安全状态减少和消除,把可能发生的事故隐患消灭在萌芽中,达到保护劳动者健康和设备的安全,从而保证安全无事故的实现

  • 2023-07-14
  • 阅读465

同步以太网技术白皮书

ALL IP 是网络和业务的发展趋势,而以太网以其优越的性价比和广泛的应用及产品支持成为以 IP 为基础的承载网的主要发展方向。目前传送网处于 SDH 为基础的传统网络过渡到以太承载网络阶段,需要解决新网络对传统 TDM业务的承载,也需要考虑分组网络引入对同步网构架的影响。

  • 2023-07-14
  • 阅读761

数字技术赋能零碳城市建设白皮书

城市的运作与人类活动密切相关,自工业革命以来,人类经济活动产生了大量碳排放,使得大气 CO2浓度上升了 75%,造成全球气候变化和极端气候灾害频繁发生。城市是人类生产生活的主要场所,虽然城市面积仅占不到陆地面积的 3%,但城市是碳排放最集中的区域。碳达峰、碳中和双碳战略是指引我国未来可持续社会经济发展变革的基本方向,要实现“双碳”战略目标,构建“零碳”城市是必然要求,是落实“双碳”战略计划的基础环节,也是未来绿色发展科学规划的一部分。

  • 2023-07-14
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车联网数据安全监管制度研究报告2022 -kpmg

随着现代信息技术的不断发展,汽车行业已经进入新能源数字化时代,汽车逐步向智能化、网联化深入发展。车联网是 “互联网 +” 时代网络空间的延伸,是车辆之间以及与基础设施、行人和网络组成的车际网。车联网的发展将实现人、车、路、云之间数据互通,并服务于智能交互、自动驾驶、智慧交通等各种场景。

  • 2023-07-12
  • 阅读332
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中启咨询:中国车联网趋势分析 (1)

V2C人车互动发展阶段的两大内涵为人机交互界面的数字化,和基于单车相关数据服务应用多元化,V2C人车互动发展阶段的两大内涵为人机交互界面的数字化,和基于单车相关数据服务应用多元化

  • 2023-07-12
  • 阅读296
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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

  • 阅读837
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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