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数据安全治理实践指南(5.0)

随着人工智能技术的发展与应用,企业数据安全治理正向智能化迈进,依托大模型等新技术推动数据安全治理智能化升级,释放数据价值,支撑业务可持续发展。与此同时,大模型自身也带来新的安全挑战:作为训练“燃料”的数据,在生成、训练与调优过程中面临泄露、篡改、窃取等风险。为此,企业需要建立面向人工智能场景的数据安全保障机制,实现人工智能技术应用与安全保障的协同发展。

  • 2025-12-24
  • 阅读122
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应用多传感器融合与深度学习的智能助行机器人防跌倒控制分析

中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务,是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案,包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版,旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。 该平台具有设备接入与数据采集、数据存储与管理、数据分析与可视化、故障预警与预测性维护、数字孪生与仿真优化、跨平台协同与集成等核心功能,可应用于制造业、能源行业、设备制造、高端制造等多个领域。

  • 2026-01-05
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综合算力指数蓝皮书(2025 年)

近年来,AI?快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算,存力保障数据的高效存储与调用,运力保障数据的跨域传输,模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系,是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状,全面把握区域产业短板与优势,成为推动数字经济高质量发展的重要命题。

  • 2026-01-09
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智慧园区机电运维方案

对园区内部充电桩进行远程统一管理。通过电子地图管理园区充电桩分布;远程实时监控数据库服务器中心管理平台客户端 充电桩状态,充电量采集。

  • 2026-02-04
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汽轮机发电机组宽频带阻抗建模及次超同步振荡分析

次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)问题是电力系统稳定性问题之一,是指汽轮发电机(steam turbine generator,STG)经串联补偿装置(series compensation equipment,SCE)并网时,机组与串补互相作用,引发机电扭振相互作用(electromachenic torsional interaction,ETI)导致振荡的现象。针对该问题,IEEE工作组已经给出了用于研究次同步振荡的第一基准模型。

  • 2025-07-24
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三甲智慧医院解决方案

项目位于XX省XX市XX区,地块面积约75亩,由门诊医疗中心,感染楼,住院楼,规培楼,医疗垃圾收集站、污水处理池及地下车库等组成。 本院区建设重点打造智慧、安全、便捷、高效、绿色的现代化智慧医院。 项目为三级甲等医院,建设床位数1000 床,改造后的规模可满足卫健委《医疗机构基本标准》中对三级医院的床位及科室等要求。

  • 2025-08-12
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零碳智慧园区解决方案

产业园区是实现碳中和的重要载体,同时也是数字中国战略的关键应用场景。随着"双碳"目标和数字化转型的持续推进,零碳智慧园区建设已成为产业园区发展的必然趋势,对园区升级、企业发展和国家战略具有重要价值。 本报告将深入探讨零碳智慧园区建设的背景、价值和五大建设路径,为园区管理者和决策者提供系统化的实施框架,助力实现碳达峰、碳中和目标,促进数字经济与绿色发展的协调共进,

  • 2025-08-12
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基于信息融合的配网线路雷害风险评估|《中国电力》

配电线路是配电系统中的重要组成部分,配电线路一般为裸导线,绝缘水平低下,且配电线路上方一般不架设避雷线,因此雷电容易对配电线路造成危害。过大的雷电流注入配电线路,传送至配电变压器,可能造成雷击跳闸。2018—2021年华东某市级电网配电线路故障类型统计中,雷击故障常居第1位,因此,建立一套有效的配网线路雷害风险评估方法具有重要的指导意义。

  • 2025-08-01
  • 阅读226
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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