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某中学新校区智慧校园系统工程方案(185页 WORD)

智慧校园是以网络为基础,利用先进的信息化手段和工具将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。在传统校园的基础 上构建一个数字空间,以扩展现实校园的时间和空间维度,从而提升传统校园的效率,扩展传统校园的功能,从而实现教育过程的全面信息化,达到提高教育管理水平和效率的目的。

  • 2024-11-01
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面向工业互联网的智慧电厂仿生体系架构及信息物理系统

随着工业互联网、工业 4.0 等新一轮工业革命的兴起,智慧电厂已成为我国发电企业转型升级,应对能源变革的新举措,其体系架构和智能系统建设成为当前亟待解决的问题。

  • 2024-11-01
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罗戈研究:2024年最新供应链技术趋势和新质生产力报告

本节基于 Gartner 的研究报告【2】,分两大主题介绍和讨论 2024 年及以后的 8 个顶级战略性供应链技术趋势(见图 1-2)。

  • 2024-11-01
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开源证券-新质生产力时代的“AI算力+国产替代+卫星”革命

截至2024年4月1日,通信指数上涨35.29%,在28个子行业中排名第1。横向对比来看,通信行业估值的历史平均水平为PE_TTM=42, 低于计算机(PE_TTM=61)、电子(PE_TTM=47)和传媒(PE_TTM=43),纵向与自身历史TTM估值对比,通信板块估值中枢处 于历史平均偏下水平,23年来PE_TTM=30。

  • 2024-11-01
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不同碳减排政策交互影响下发电企业交易策略

1)本文综合考虑发电企业在碳排放权交易、绿色证书交易和发电权交易背景下参与电力市场时的决策行为,探究发电企业在多种市场耦合情况下的最优决策。 2)以利润最大化为目标,分别构建发电企业在非合作博弈和合作博弈两种情况下的最优交易策略,

  • 2024-10-31
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考虑碳市场交易的寡头电力市场均衡分析

1)本文建立了一个考虑碳市场交易的寡头电力市场双层均衡模型该模型可用于研究碳市场及电力市场中发电商的交易决策及两个市场之间的交互影响关系。 2)针对所建立模型,采用协同进化算法进行纳什均衡的求解,通过算例验证了相关模型和算法的有效性,并重点研究了碳市场对电力市场均衡及发电商市场博弈行为的影响。

  • 2024-10-31
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中国数字孪生行业研究报告

本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题:中国数字孪生行业研究报告。数字孪生技术,作为一种前沿技术,实现了将物理实体在虚拟空间中的精确映射,形成了一种被称为“数字双胞胎”的存在。这一技术利用物联网技术,实现了数据的实时双向交换,使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期,从而在集成底层数据信息的基础上,支持仿真预测和优化决策。数字孪生技术起源于美国航天与军事领域,后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、达索等巨头的推动下,该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起,数字孪生技术不断完善,在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大应用潜力,成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。

  • 2024-10-31
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IEEETrans|无位置传感器永磁同步电机驱动综述

(1)研究必要性:永磁同步电机驱动的无位置传感器控制方法由于具有降低成本、系统小型化、提高可靠性等竞争优势,越来越受到学术界对工业应用的关注。(2)文章亮点:在本文中,介绍了从低速到高速的宽速度范围内的主要无传感器控制技术。显示和比较了不同的高频信号注入方案、基本脉宽调制激励方法和基于模型的无传感器控制,这能够促进无传感器控制的实现。

  • 2024-10-31
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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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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

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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智慧校园音频应用方案

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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