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军事科研范式转变与大数据技术支撑

大数据是一类海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新处理模式对其进行处理才能提供更强的决策力、洞察力和流程优化能力。以数据采集、数据预处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘、数据展示和应用等大数据相关技术为核心形成的数据挖掘模式,可成为军事科研范式的第五种类型。借力大数据优化军事科研方式,需要培育大数据思维和理念,构建大数据环境下的信息资源保障体系,构建科学、高效的大数据决策与应用平台,增强大数据价值发现和数据洞察能力。

  • 2022-01-12
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网络空间靶场发展态势综述

近年来,全球逐渐兴起以网络空间靶场(Cyber Range)等信息安全和网络空间安全等新理论的革新研究与应用推广。从国家军事层面,为使军队能够通过试验演练快速掌握这些先进安全理论,并通过靶场试验加速相配套的武器装备的研发进程,使军队安全训练和武器装备的建设发展与安全理论革新相适应,以美国为首的世界主要发达国家显著加快了网络空间靶场的建设力度。从安全市场层面,为使安全人员能够应对愈加复杂的安全形势和攻防技术,通过靶场训练测试加速红蓝对抗演练等技战术能力,使网络安全人员技能及设备的建设发展与安全理论革新相适应,全球各大安全公司及新兴创新公司均不同程度设计研发了面向不同应用场景的靶场产品及方案。本文基于互联网上公开的靶场资料,调研和梳理了目前网络空间靶场的发展态势,为靶场建设单位及群体提供分析研判参考。

  • 2022-01-12
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基于SDN/NFV实现运营商网络变革

近年来,电信运营商的传统通信业务受OTT冲击,用户和营业收入均面临增速放缓或减少的挑战。然而,移动数据增势迅猛,对于运营商的网络造成巨大冲击,网络扩容投资巨大且依旧无法满足流量需求,运营商面临“增量不增收”的尴尬局面,运营商未来的网络需要转型。

  • 2022-01-12
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工业 APP 白皮书(2020)

工业 APP 是基于松耦合、组件化、可重构、可重用思想,面向特定工业场景,解决具体的工业问题,基于平台的技术引擎、资源、模型和业务组件,将工业机理、技术、知识、算法与最佳工程实践按照系统化组织、模型化表达、可视化交互、场景化应用、生态化演进原则而形成的应用程序,是工业软件发展的一种新形态。

  • 2022-01-12
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远程无线智能监控系统在电力设施保护中的应用

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  • 2022-01-12
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基于云计算的军人电子健康档案平台架构的设计与实现

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  • 2022-01-12
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基于SOA架构的校园OA系统的设计与实现

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  • 2022-01-12
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不同通信平台在污染源在线监测系统中的应用

不同通信平台在污染源在线监测系统中的应用不同通信平台在污染源在线监测系统中的应用

  • 2022-01-12
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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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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