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基于大数据的智慧城市技术体系架构研究

基于大数据的智慧城市技术体系架构研究,智慧城市的技术发展规划

  • 2021-07-07
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基于533总体架构的新疆生态环境监测大数据系统建设方案研究

提出了新疆生态环境监测大数据系统建设目标及基于“5 + 3 + 3”架构模式的生态环境监测大数据系统建设方 案。 通过大数据系统建设,实现各类生态环境监测数据的收集、汇总、存储、共享,以及对各类生态环境监测数据进行 深度挖掘、关联分析和趋势分析,充分发挥生态环境监测大数据在生态环境保护监管、决策及公众服务中的作用。

  • 2021-06-23
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智慧课堂中的数据应用理路与策略设计

数据正在成为推动教学创新的关键性力量,智慧课堂为全维度、全流程教学数据的采集提供了便利条件。为解决智慧课堂实践中存在的数据应用思路不清、数据价值难以有效发挥的现实问题,智慧课堂数据应用应有基本理路,即坚持“数据唯有应用才能产生价值,数据价值具有衰减性”的基本理念,采用“教学目标导向”和“教学数据导向”相结合的应用模式。智慧课堂数据应用有五种典型场景:精心备课、精细授导、精准评价、精益辅导、高效教研;有三个特征:数据的全维度化与全流程化,数据分析结果的即时反馈,高度关注学生的学习投入状态。另外,智慧课堂数据应用要实施四项关键策略:高度重视多模态数据采集与分析,提升数据应用的科学性;高度重视数据的即时反馈,提升数据应用的时效性;高度重视学生的学习投入,提升数据应用的多样性;高度重视数据的隐私保护,提升数据应用的安全性。如此能够提升智慧课堂的数据应用价值,推进数据驱动的教学创新与变革。

  • 2021-06-23
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基于生产大数据的水轮发电机组故障诊断系统

为解决水轮发电机组传统故障诊断技术准确度不足的问题,并实现水轮机故障诊断技术的生产数据融 合。董箐发电厂作为首个水电远程诊断试运行项目,通过建立大数据服务引擎,实现了电厂级全业务、全类型数据 资源集中整合、存储、分析的远程诊断平台,取得了显著的经济效益和应用价值,为向企业级推广大数据分析技术 提供了技术支持。基于生产大数据的设备状态监测故障诊断技术,将有利于电厂专业技术人员及时发现设备运行 中存在的缺陷故障及确定大修目标,降低电力企业检修成本、提高电厂可用系数、延长设备使用寿命、增加发电能 力、确保发供电可靠性等,可以预见,预知性检修这一先进的技术和管理体制必将在我国电力行业中得到越来越多 的推广和应用。

  • 2021-06-23
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基于大数据的智能电网数据调度与快速分发方法研究

针对云计算集群环境,智能电网的大规模数据处理面临巨大压力,任务调度和大规模数据分发的快速处理是 亟待解决的问题。文章基于云计算和大数据处理技术,提出一种用于电力数据处理任务调度和分发的多队列动态 优先级调度算法和节点选择算法,可以及时可靠地处理和分发关键数据。通过仿真将该算法与经典算法进行比 较,验证算法的准确性和有效性。结果表明,该方法可以有效地分配节点负载,在任务完成时间和完成率上优势明 显。该研究为我国电力大数据信息平台的研究提供参考和借鉴。

  • 2021-06-23
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中外智能电网发展战略

中外智能电网的发展异同点在哪里,如何自适应本地化情况

  • 2021-06-17
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报告:AI和机器人将重新定义医疗卫生

我们正在进入医疗卫生的新时代。健康问题对我们每个人来说,无论是作为个人和整个社会都很重要。它是经济、政治、社会和环境繁荣的核心。另一方面,医疗保健也是世界上最大的行业之一。现代卫生系统可以治疗比以往更多的疾病,新技术正在为旧疗法带来创新。但是,重要的质量、访问和成本问题仍然存在,我们的卫生系统正变得越来越不可持续。

  • 2021-06-09
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2021年技术和物联网重塑企业的三种方式

由于转向远程工作以及由于COVID-19而需要在家办公,人们在业务和社交方面都依靠技术。从虚拟公司会议和Zoom欢乐时光到在线教室和实时直播的锻炼,一切都突然成为常态。尽管技术行业以外的人可能会在过去的一年中看到并惊叹于技术完全改变了他们的生活,但技术的影响才刚刚开始。

  • 2021-04-26
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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