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基于嵌入式B_S架构的智能家居远程监控系统开发

基于嵌入式B_S架构的智能家居远程监控系统开发

  • 2021-06-28
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基于深度学习的宠物猫排泄物图像分其在宠物猫智能家居系统的应用研究

基于深度学习的宠物猫排泄物图像分其在宠物猫智能家居系统的应用研究

  • 2021-06-28
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埃美柯阀门车间智能制造系统改造方法研究

对于人类社会的支柱产业——制造业而言,大数据时代的到来带来了巨大 的冲击,对于正处于经济发展方式快速变革关口的中国而言,如何利用大数据 等新一代信息技术,推进制造企业的智能制造模式改造,提升制造企业的运行 效率、降低生产成本、提高产品质量,保持中国制造业的可持续发展,已经成 为关乎国家发展的重大战略议题。

  • 2021-06-28
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智能制造环境下设备资源服务优化配置研究

随着新一代信息技术与制造业的深度融合应用,制造业重新成为全球竞争的焦点,我国制造业加快提质升级日益紧迫。制造型企业在应对日趋激烈的竞争中,迫切需要向信息化、智能化等发展方式转变。智能制造是将先进制造技术与新一代信息和通信技术有效融合,面向用户个性化需求的新型生产方式,日益成为制造业发展的核心内容,为企业向信息化、智能化转型提供可行的技术路径。设备资源作为制造技术的重要物理载体,是企业实施智能制造过程中的重要组成部分。如何对设备资源进行高效地优化和调度,以提高设备资源提供的制造服务充分共享和跨域协作的能力,实现设备资源服务的优化配置,已成为当前研究的热点。本文在借鉴国内外相关研究成果的基础上,针对企业设备资源服务的优化配置需求,结合智能制造的服务理念,研究智能制造环境下设备资源服务优化配置问题

  • 2021-06-25
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大数据时代的数据垄断问题研究

数据就是数值,是人类通过观察、实验或计算得出的结果,是发现客观规律、 解决矛盾的基础素材。数据是一个恒远的概念,自从有了这个世界也就有了数据, 但也受制于人类数据利用意识、利用能力的发展。在思想创新和技术创新的共同 作用之下,今天的人们已经有意识,也有条件去获得人类学习、生活以及工作所 留下的海量且繁杂的数字轨迹。这些数字轨迹记录着世界发展的脉络、规律和特 征,记录着人们的行为、情感和喜好,比之前更加庞大、细腻乃至全息,也更加 复杂、凌乱乃至潜在,从而形成了我们常说的“大数据”。大数据是用来形容数 据规模、获取、分析、处理以及利用层级的概念,意在表达相对于传统阶段,今 天的数据的数据获取、处理和利用已经上升到了一个更高的层次。大数据是人类 数据利用意识和利用能力提升的直接结果,既是对数据数量的一种表达,也是人 类数据利用水平的层次跃迁。

  • 2021-06-25
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云计算公共服务平台项目可行性研究报告

本项目为云计算公共服务平台项目的建设内容、技术方案及相应公用工程的配套、平衡。主要内容包括项目提出的背景及必要性、需求分析、建设地点和建设条件、工程技术方案、节能措施、环境影响评价、劳动安全卫生消防、组织机构与人力资源配置、项目实施进度、投资估算与资金筹措、财务分析、结论与建议等。

  • 2021-06-24
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基于EVA的人工智能企业价值评估研究——以科大智能为例

本文的创新点是在应用EVA模型评估人工智能企业价值时,对人工智能的会 计项目调整做了相应改进,使得计算出的EVA能够更加真实地反映出企业的经营 业绩。当国内外还局限于传统的估值模型进行人工智能行业评估,本文基于EVA 估值模型,从A股上市公司中选择了一家优质的人工智能企业科大智能进行案例 应用研究,通过研究认为EVA估值方法值得研究,在未来实务操作的运用会更丰 富,也使EVA估值模型在人工智能行业的实务领域评估提供一种思路。

  • 2021-06-21
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基于物联网技术校园智能安防系统的设计与实现

基于物联网技术校园智能安防系统的设计与实现

  • 2021-06-18
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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