流程智能工厂解决方案-领地版

根据 Gartner 对数字化和数字化转型给出的定义，数字化（Digital）是通过二进制代码表示物理项目或活动。Gartner 所认为的数字化转型是指数字业务转型（Digital BusinessTransformation），是利用数字技术支持能力来创建一个强大的新数字商业模式的过程。

2023-04-04
阅读1263
下载15
33页
pptx

672页智慧高速大数据信息化系统平台建设方案WORD

智慧高速大数据平台是实现智慧高速的基石，平台汇聚高速公路海量实时通行数据，打造交通流量、车辆主题、收费运营、交通安全和经济运行、差异化收费等六大数据产品线。通过对数据进行分门别类的存储分析，并以微信小程序、SaaS服务、便携终端等输出形式，面向高速公路管理者、营运者及出行者提供流量分析、流量预测、运行监测、结算对账、辅助稽核、特情处理、交安预警等创新服务。

2023-04-03
阅读1181
下载8
673页
docx

大战略引领我国科技跃升

“战略问题是一个政党、一个国家的根本性问题。”中国共产党自成立以来就非常重视战略问题，新中国科技事业发展史，就是在党的重大战略指引下实现跃升的光辉历程。新中国建立以后，党先后制定了七大科技发展战略，“战略上判断得准确，战略上谋划得科学，战略上赢得主动”，极大调动和激发了科技人员和全民族的积极性、创造性，把一个一穷二白的农业国建设成为高成长性的创新型国家，创造了人类科技史上的奇迹。在庆祝中国共产党成立100周年之际，总结党通过重大战略领导科技工作的宝贵经验，对于深刻理解和认识坚持党的领导，增强制度自信，把我国建设成为科技强国具有重大意义。

2023-04-03
阅读493
下载0
15页
doc

颠覆性技术改变欧洲生产与就业

新一代信息科技战略研究中心（CaSIT）为中国科学院成都文献情报中心下属创新单元，旨在建设新一代信息科技专业智库，重点围绕人工智能、量子信息、大数据、移动互联、半导体、物联网、数字经济等前沿科技与关键方向开展战略研究与知识服务。

2023-04-03
阅读493
下载0
10页
doc

中国的全球科创中心建设——战略与路径

积极谋划建设科创中心是应对未来科技革命挑战和增强国家竞争力的重要举措。基于未来科学、技术、创新发展趋势研究，分析新一轮科技革命与产业变革驱动下的科创中心发展的特征，根据我国加快建设创新型国家和世界科技强国对科创中心建设提出的新需求，提出面向2035年我国科创中心建设需要把握的思路与发展路径，并围绕科创中心建设加强区域创新高地战略性布局提出若干建议。

2023-04-03
阅读496
下载0
15页
doc

大科学装置就是国之重器

现代科学诞生以来，已经发生了五次科技革命。其中两次是科学革命、三次是技术革命。科学革命是技术革命和产业革命的先导和源泉，而每次科学革命都是以基础科学的重大突破为起点，不但催生出大量新理论、新技术，也重构着全球的发展格局和经济版图。

2023-04-03
阅读493
下载0
10页
doc

大科学装置产业化人才培养对策研究——以美、德、英、日等发达国家为比较视角

企业的科研人员通过直接申请，在J-PARC大科学装置完成技术研发及产业化应用，成果主要应用于物理、医学、材料等领域，如利用强度极高的质子束流进行质子治疗、消除肿瘤。这种在企业内部进行自主成果转化的产业化模式，决定了它的人才需求除了专业技术极强的实验技术工程师外，更偏向于具有专业技术背景的产业化人才，负责向企业内部的科研人员提出与大科学装置成果转化相关的技术和产品需求，在科研与市场之间建立产业化开发的沟通与催化渠道，提高转化成功率。

2023-04-03
阅读494
下载0
20页
doc

大科学计划（工程）规划制定的国际经验及对我国的启示

摘要：为保持在科技领域的领先地位，汇聚和培养人才，提高全球竞争力，各主要国家/地区纷纷制定了大型研究基础设施战略规划（路线图）。本文对欧盟、英国、美国能源部制定的大科学规划以及俄罗斯拟制定的科研基础设施战略进行了对比研究及深入分析，认为各国（地区）制定大科学规划在管理实施模式、优先领域选择、设施遴选标准、分类支持体系、定期更新制度，以及风险评估等方面具有突出特点。在此基础上，提出了我国制定国际大科学计划（工程）战略规划的政策建议。

2023-04-03
阅读494
下载0
13页
doc

上一页 1 …… 3732 3733 3734 3735 3736 3737 3738 3739 3740 3741 3742 …… 16663 下一页共 133297 条



立即登录

没有账户，需要注册

登录用户可享受以下权益

免费下载方案
服币提现
发布方案得服币
交易分成

精品推荐

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838
下载8

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”。

阅读2618
下载8

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。

阅读3089
下载14

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。