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物联网终端评测体系发展研究

针对物联网(internet of things,IoT)技术大规模商用,现有终端评测体系无法满足海量、多种类、多形态的物联网终端评测新需求的问题,开展面向物联网终端的评测体系发展研究,从基础性、应用性、安全性 3 个维度并结合测试手段的发展趋势,提出物联网终端评测体系方法,以促进物联网终端质量提升,保障终端和网络良好的互通性,提升端到端业务质量。

  • 2021-04-19
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锂电池智能制造装备标准体系研究_黄持伟

本文概述了锂电池智能制造装备标准体系的国内外现状,分析了目前锂电池智能制造装备标准体系建立和维护过程中所遇到的困难及原因,结合锂电池制造工艺以及对系统集成方面的要求从浆料制备、极片制备、芯包制备、电芯装配、干燥注液、化成分容、电池PACK、检测设备、制造系统集成等九大方面提出了锂电池智能制造装备标准体系,并 对锂电池智能制造装备标准体系在相关行业内的执行、推广与应用提出了建议,为今后锂电池智能制造装备标准体系的建设、维护、完善以及应用提供了新的思路和方向。

  • 2021-04-19
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基于物联网的智慧监狱建设方案应用探索

总体国家安全观的提出要求监狱探索高效、安全、智能管理的新模式,物联网技术的快 速发展让建设智慧监狱成为可能。以智慧监狱建设的现实问题为导向,以物联网为技术支撑, 构建了智慧监狱建设架构,对物联网在智慧安防管理和智慧监管改造两个方面的具体应用进 行了探索,设计了智慧监狱建设方案。

  • 2021-04-21
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工业互联网平台企业成长演化机理——交互赋能视域下双案例研究

工业互联网平台企业正成为制造业企业转型升级的核心驱动力 ,而制造业企业集群又为工业互联 网平台企业形成创造了条件 ,工业互联网平台企业与企业集群之间存在交互赋能现象 。 以工业互联网平 台企业海尔 、徐工为案例研究对象 ,基于探索性案例分析和跨案例分析 ,研究交互赋能的作用机理 ,梳理工 业互联网平台企业成长演化机理 ,提出普适性的工业互联网平台企业发展模式 ,即“厂商自研”模式 、“云助 力”模式 ,进一步丰富了平台经济理论与赋能理论 ,可为中国传统制造业龙头企业向工业互联网平台企业 转型提供借鉴 。

  • 2021-04-17
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基于物联网平台的智能家居中心控制系统设计_王平

智能家居为现代家庭提升了安全性、便利性、舒适性,并且智能家居的应用使生活更加节能环保;针对目前人们生活中对室内环境质量、家庭娱乐、智能安防等方面的需求,以ESP32单片机为控制芯片,设计了基于物联网平台的智能家居中心控制系统;用户可以通过设备端离线语音识别、WEB端在线语音识别和WEB端界面操作对设备进行操作,WEB端的操作指令由网络通过物联网平台将指令发送到设备,完成智能家居中心控制系统数据采集和设备控制的目标;详细介绍了系统总体方案设计,系统硬件电路设计,系统各功能模块的选择与分析,系统软件流程设计;进行了系统软硬件环境下的运行结果及性能分析,运行结果表明该系统稳定、准确,操作简单、维护方便,具有很高的产业化价值,对于其它的智能家居工程同样具有借鉴意义。

  • 2021-04-18
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一体化政务大数据体系建设实践指南

支撑“高效办成一件事”等为代表的多种融合场景数据应用,实现开办运输企业、企业上市合法合规信息核查、信用修复、企业破产信息核查、出生、教育入学、社会保障卡居民服务等 7个“一件事’的全省推广,企业信息变更、开办餐饮店、企业注销登记、水电气网联合报装、残疾人服务、退休等6个“一件事”在试运行的基础上迭代完善。依托涉企服务一站式综合办理平台“皖企通”,归集共享企业经营、税收缴纳、社保缴纳、用水用电以及各类政策数据,推动企业从“人找政策”到“免申即享”,目前已为 4.92 万家企业主动兑现奖补资金47 亿元。

  • 2025-05-23
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普华永道:2024能源新纪元:可持续引领能源行业致胜转型报告

作为全球和中国发展议题的焦点,能源行业正处于关键的转型时刻,行业逐步转变传统能源模式,迎接新的商业模式和技术创新。这一转型不仅意味着行业向绿色、高效、智能的方向发展,也将对经济社会发展产生深远影响。本报告将从宏观经济角度出发,探讨能源转型和升级的四大特征以及普华永道根据过往案例总结的领先方案,为能源行业的未来发展提供策略指导,助力各界应对挑战、把握机遇,共同迈向绿色低碳的未来

  • 2024-11-29
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城市道路与交通规划(上册)

通过规划引领,优化城市路网、改善空间的连通性,加快轨道、公交、慢行‘三网融合’,提高城市道路交通网络的整体效能,缩短居民通勤时间,增强市民的获得感和幸福感。”市自然资源局相关负责人表示。破堵点提效率 畅通城市“微循环

  • 2022-01-04
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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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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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