由天强TACTER、《中国勘察设计》杂志社、思翔公社联合主办的“2020思翔创新实践案例”推介于2020年5月启动，经过半年的自荐、他荐及为期半个月的网络票选、专家评审，最终林同棪（重庆）国际工程技术有限公司等15家企业入选“年度创新企业”， 王翠坤、曾宪川、杨书平、杨进、申献平5人当选“行业年度人物”。本期，本刊特别策划了“2020思翔创新实践案例·年度创新人物”专题报道，对五位年度创新人物进行了专访，以期为行业企业实现高质量发展提供参考与借
整体而言，中国工业互联网正步入规模化发展新阶段，正处于发展突破的战略窗口期、发展快车道和深耕期，我们热切期待着更多的技术伙伴、商业伙伴和用户入到这次变革大潮中，共同引领工业互联网平台在众多行业实现快速应用。展望未来，工业互联网有望在工业数据智能规模应用、供需精准对接、平台“链式”应用提速、产业集群数字化转型等更广的生态范围、更深的产业层次，发挥更加重要的作用
海洋传感网数据高效传输和智能处理关键技术研究
面向多品种、小批量定制化生产的智能柔性制造系统已成为现代制造技术发展趋势之一，作为一种典型的多关节柔性运动平台，工业机器人将在现代制造向先进智能制造的转型升级过程中扮演“催化剂”的角色。由于本体结构及使用环境限制，工业机器人绝对定位精度低、长期稳定性差，尚无法直接适应新型产业环境下各行业的新应用、新需求。现有的机器人误差补偿技术研究依然停留在寻找更完备的运动学模型或更高效的误差估值算法的层次，未能将误差补偿方法与关节机器人运动特性紧密结合，形成系统有效的误差补偿与精度维护机制，真正提升现场环境下工业机器人运动精度及自主性能。
在日趋激烈的高考成绩竞争中,越来越多的教育者都自觉不自觉地陷入考试,应试,成绩高低对比的怪圈中,更多基层教育者的心态是浮躁的.新课程改革的一个基点改革就是教师教学观念的转变,走教师专业化发展的道路.教育研究的迫切则提上了教师专业化发展的日程上来.
基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域 .深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法，在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段，还有一系列问题亟需解决 . 以卷积神经网络为例，探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战：训练样本不足和深度学习网络模型构建困难，重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验，构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型 . 该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合，圈定了找矿远景区，为该区进一步找矿提供了科学依据 .
在"新基建"持续升温的热潮上,备受大众关注的5G时代悄然而至。"5G商用元年"已正式开启,辐射千行百业,被视为新一轮产业革命的重大飞跃。科技新势能正激发互联网金融行业。与此同时,移动互联网金融也面临着新的风险和考验,金融监管迫在眉睫。文章试着从5G时代背景下互联网金融发展的现状及监管问题进行分析,并提出一定的监管策略,以期为互联网金融服务适应新时代发展做一些参考。
本文主要阐述了AI技术为船舶衡运用提供的技术可能，具体通过AI技术在船舶图表应用、在压载水测量领域应用、在吃水观测领域应用、在船用物料测定领域应用，以及水尺计重结果数据处理领域应用，描绘了未来水尺计重AI时代。
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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
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”。
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。
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
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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