船企物联网是船企智能化网络的重要环节,而无线网络又是物联网的主要组成部分。选择什么样的无线网络技术构建什么样的物联无线网络则是船企物联网建设的关键问题。本文通过对当前主流无线网络技术特点的深度分析,结合物联网在船企生产管理中的典型应用,提出多种物联网无线网络技术解决方案,并对当前无线网络组网技术存在问题进行了总结,对船企建设高效智能化物联信息网具有技术指导作用。
2012年谷歌x实验室宣布使用“深度学习”技术让机器成功识别图片中的"猫” ,1000台服务器, 16000个处理器连接而成,内部共有10亿个节点。机器“阅读”了1000万张从YouTube从抽取的图片
图书馆的大数据时代已经来临，大数据质量问题是影响图书馆大数据应用的重要因素，而大数据清洗则是提高图书馆大数据质量的主要手段。本文介绍了图书馆不清洁数据的类型与产生原因，设计了基于大数据决策分析需求的图书馆大数据清洗系统，该系统不仅可以提高大数据清洗的效率和精确度，而且大幅度降低了图 书馆大数据决策分析的复杂度。
随着人工智能技术体系的不断发展完善以及物联网、云计算、数字孪生等新一代信息技术的不断成熟，智能制造和工业互联网正成为学术界与产业界的重点研究课题。工业智能正是智能制造和工业互联网发展的核心。
随着智能时代的到来，越来越多的数字智能技术在我们的生活中得到应用，相应的我们人类的意图、喜好、和行为也正在全面的数据化。其结果就是我们的行为越来越容易被AI预测，同时能够帮助我们人类更好决策的AI算法也日渐成熟。从我们的消费偏好、兴趣习惯、再到社交择偶、职业规划，再到投资决策、政治观念等……
随着5G的蓬勃发展，物联网这个概念逐渐进入大家的视线。相信大家也都听说过。但是，物联网究竟是什么呢？ 物联网（Internet of Things，IoT）是基于互联网、传统电信网等的信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
数字山东（2020年）行动方案出炉了！ 为贯彻落实《数字山东发展规划（2018—2022年）》，持续推进数字山东建设，制定本行动方案。
目前，人工智能已广泛应用于人类社会生活的方方面面，其发展的迅速性与广延性受到许多算法研究者的关注，人工智能相关算法也不断得以演进与优化。人工智能应用于婚恋交友是近几年兴起的新事物，利用人工智能帮助人类寻找合适的恋爱对象值得研究。分析人工智能应用于婚恋交友的现状、主要算法技术及存在的缺陷，并在此基础上对未来人工智能在婚恋交友中的应用作出设想，提出未来发展趋势。
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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