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工业互联网大数据平台建设分析报告

采用工业互联网先进技术和理念,帮助制造企业打造统一的覆盖生产与管理全流程的数字化体系,实现工业知识与能力的快速复用,以及不同环节、不同场景下数据价值的发挥,完善生产经营管理机制,提升人员及设备效率,缩短产品流通周期。

  • 2021-06-28
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大数据应用中数据确权问题探究

随着大数据时代的来临,数据的潜在价值正在被开发和利用。而数据的确权关系到数据市场的发展和数据 价值的开发利用问题。文章从数据的所有权、使用权和隐私权方面探讨了数据确权的重要性,特别强调了 对隐私权的保护对于大数据产业发展和造福于社会的重要意义。

  • 2021-06-23
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食品安全大数据的融合及分类技术综述

食品是人们赖以生存和发展的基本物质基础,食品安全不仅仅关乎广大消费者的切身利益,甚至关系到国家经济 的稳步发展和社会的繁荣昌盛。 食品安全大数据具有数据容量大、来源多样、更新速度快、价值密度低却应用价值大的特 点,通过将多源的食品安全大数据进行融合及分类并行处理可以帮助人们实现更多的价值。 对食品安全大数据融合及分 类技术进行了综述。 首先,总结了食品安全大数据的来源特征以及数据处理关键技术,阐述了食品安全大数据预处理过 程,分析了食品安全大数据融合三种融合层次以及融合关键技术,介绍了食品安全大数据的并行计算模式;然后,归纳了 并行分类算法以及几种常见的分类算法,如朴素贝叶斯、决策树、神经网络等;最后,对食品安全大数据做出总结和展望。

  • 2021-06-22
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2018年汽车后市场互联网养护平台发展研究报告

本报告对汽车后市场养护行业的定义,仅包括汽车保养、快修、美容等轻保类服务,不包括大型修理服务;且主要分析通过互联网技术手段实现的汽车后市场交易服务,不包括传统的线下实体交易;汽车养护行业总体市场规模计算中,仅包括针对C端消费者轻保类服务市场规模,不计算针对B端的市场规模。

  • 2021-06-21
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数据流计算模型及其在大数据处理中的应用

如今无界、乱序的大规模数据集越来越普遍,并且消费者对这些数据集的处理需求日益复杂,如时间语义、窗 口以及处理时延等。针对在无界、乱序的大规模数据集上演进的数据处理需求,探讨了大数据处理中的数据 流计算模型。一方面,从执行引擎层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流图;另一方面, 从统一编程层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流编程模型。在此基础上,进一步结合 Spark批处理引擎和Flink流计算引擎等多个执行引擎,对比分析了数据流图和数据流编程模型在2类执行引擎 中的具体实现。

  • 2021-06-22
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2020年中国互联网医疗行业研究报告

互联网+医疗行业受政策影响极大,在2017年政策不稳定的状态下,互联网+医疗逐渐进入市场理性期,市场对互联网+医疗的投资主要聚焦方向从概念转向了高价值。而这一价值的核心体圳即在于优质医疗资源,优质医疗资源的核心则在于优秀的能与互联网环境相匹配的医护资源。而就目前看,对这些优质医疗资源的培养和挖掘仍显不足。

  • 2021-06-17
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2021年中国人工智能在工业领域的应用研究报告

人工智能(AI)技术,指利用计算机程序使人造机器呈现类人类智能的技术。基于实现功能,人工智能技术可分为训练层、感知层及认知层,分别模拟人类学习能力、信息获取能力及逻辑推演能力。由于工业细分行业数量较多,且同行业内工艺、生产线、产品的差异性较高,基于海量样本实现的深度学习技术难以在工业领域实现落地。中国工业领域AI渗透率较低,AI技术应用规模较小。2020年,中国智能制造行业市场规模预计将达到2.7万亿元,同比增长12.6%.

  • 2021-05-28
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智能制造下的智慧供应链变革

如今,全球经济已进入供应链时代,企业与企业之间的竞争开始转化为企业所处的供应链与供应链之间的竞争。在智能制造环境下,打造智慧、高效的供应链,是制造企业在市场竞争中获得优势的关键。智慧供应链的创新发展,将根本改变现代企业的运作方式,推动整个制造业发生重构与迭代。

  • 2021-04-29
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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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弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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