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农业单品全产业链大数据平台设计与实现

农产品全产业链管理需要大数据支撑。本文提出了一个全产业链大数据平台框架设计,包括数据指标体系、数据分析模型、模型对数据的安全和按需调用,实现了对农业单品全产业链数据的自动采集、动态更新、多源数据存储、数据治理,为产业链上相关主体提供及时的产业数据可视化分析、产业监测预警、产业智能分析报告,有效指导生产、加工、流通,促进生产和市场平稳运行,为促进产业平稳发展提供信息服务和数据支撑,也为同类农业全产业链大数据平台建设提供了经验借鉴。

  • 2021-06-22
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适应新时代 以科技创新推进钢铁工业转型升级

适应新时代 以科技创新推进钢铁工业转型升级——在2017年钢铁行业技术创新大会上的讲话

  • 2021-06-22
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智能制造中机电一体化技术的应用

智能制造中机电一体化技术的应用,机电一体化

  • 2021-06-22
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机械设计制造及其自动化的设计原则及发展趋势

机械设计制造及其自动化的设计原则及发展趋势

  • 2021-06-22
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人工智能时代的制度安排与法律规制

人工智能时代的制度安排与法律规制,通过法律促进是健康发展

  • 2021-06-22
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企业人工智能战略驱动因素研究 ——基于LASSO回归和CART算法的分析

随着人工智能技术的发展,越来越多的企业开始采用人工智能技术作为企业转型发展的 战略,然而现有研究尚未很好解释企业成功开展人工智能战略的驱动因素。基于资源基础理论,对 内外部环境中的分类变量进行 One-Hot 编码,将企业采用人工智能战略前后 CAGR 的差值作为 因变量,在对各变量进行最大最小归一化后构建了 LASSO 回归模型,通过 LASSO 模型筛选出 47 个具有显著影响因素的变量,再用被筛选出的 47 个变量构建 CART 算法的决策树,探索企业人工 智能战略的条件。研究发现,企业在销售净利率、市净率、是否为美元股票、每股现金流量净额、每 股净资产、存货周转率、管理费用占比、非流动负债占比、归属母公司的利润占总利润的比例以及总 市值等方面满足一定的条件,则更有可能成功开展人工智能战略。

  • 2021-06-22
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数据重用在企业导入人工智能技术中的价值及实现路径研究

研究数据重用在企业导入人工智能技术中的价值及实现路径。 [方法/ 过程]运用网络调查和案例分 析法梳理企业应用 AI 技术的领域、AI 支持大数据分析的业务内容,从战略地图角度分析数据重用在此过程中发挥作用的路径 并运用实际案例进行说明。 [结果/ 结论]企业可从数据集成角度理解数据重用发挥的价值:降低数据处理成本;提高决策支持 准确度;细分或关联众多大数据场景;从知识管理方面促进企业创新。

  • 2021-06-22
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智能制造理论体系架构研究

智能制造理论体系架构研究,特别的理论体系研究

  • 2021-06-22
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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。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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