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人工智能

“智能化”是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志,例如:智能控制(Intelligent Control)、智能自动化(Intelligent Automation)、智能管理(Intelligent Management)、……。因此,人工智能具有广泛的用途。

  • 2022-08-23
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《数字孪生及车间实践》:数字孪生五维模型及理论思考

作为实现信息世界与物理世界交互融合的有效手段,数字孪生得到了学术界的广泛关注和研究,并被企业界引入到越来越多的领域进行落地应用,成为了产业变革的强大助力。数字孪生在相关领域的应用过程中,所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导, 导致数字孪生相关领域的落地应用受到了严重阻碍。针对上述问题,笔者团队在《计算机集成制造系统》期刊上发表的“数字孪生五维模型及十大领域应用”文章中提出了数字孪生五维模型,并探索了基于数字孪生五维模型的十大领域应用。本章对前期的数字孪生五维模型做了详细介绍,并对数字孪生应用准则进行说明,最后总结基于数字孪生五维模型的理论难题与科学问题思考

  • 2022-08-23
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人工智能+智慧城市白皮书

人工智能能力正在成为智慧城市发展的新引擎。巨大的数据量、种类繁多的数据、价值极高的数据是智慧城市的数据特征,也为人工智能提供了丰富的数据资源。智慧城市的建设,先后经历的了信息化、数据化的阶段,目前正向人工智能方向驱动演变。结合顶层设计、解决方案、具体项目等,人工智能将在城市中不断落地,推动相关人才、技术及资金等方面的聚集。

  • 2022-08-23
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人工智能赋能先进制造行业研究报告

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  • 2022-08-23
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司法人工智能的重塑效应及其限度

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  • 2022-08-23
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数据血缘落地实施

数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。 提供一种探查数据关系的手段,用于跟踪数据流经路径。

  • 2022-08-23
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详解分布式数据库系统

当前存在为各种专门场景设计的数据库系统,在实践中可以依据具体应用的规模、复杂性和功能需求来选择合适的数据库。这与早期信息化解决方案中“用一套Oracle数据库解决所有问题”形成鲜明的对比。数据库有增、查、改、删四大操作,简称CRUD(Create、Read、Update、Delete)操作。不同的数据库技术设计的本质都是对这四种操作的性能进行优化和平衡。

  • 2022-08-23
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2020年中国数据中心行业研究报告

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  • 2022-08-23
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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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