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医共体信息化整体解决方案

利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

  • 2026-01-28
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行业数字化转型图谱

在“新型工业化”浪潮奔涌的今天,数字化转型已成为各行各业发展的必修课。如何精准、高效地推进转型,避免“走弯路”?

  • 2025-12-31
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人工智能赋能大学治理

拥抱AI的同时,建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础,学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时,建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础,学术委员会等机构需抓紧制定规范。

  • 2025-12-26
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2025年大模型安全白皮书

据IDC预测,到2030年,人工智能将为全球带来22.3万亿美元经济收入,大模型正驱动百行 千业智能化变革,而开源大模型在性能提升、部署成本降低的推动下,加速向政务、金融、能 源等重点行业落地,安全风险也随之渗透到全生命周期:从模型层的提示注入、越狱攻击, 到数据层的敏感信息泄露,再到应用层的智能体越权,任何一处漏洞都可能威胁个人、企业 国家的财产安全,甚至是生命安全。清晰的网络安全边界正不断消融、趋于模糊,并延伸至 大模型的全链路安全,传统基于规则和特征匹配的防御体系已然失效。

  • 2025-12-15
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中国智慧养老行业研究报告

在人口老龄化与数字化转型的历史交汇期,中国智慧养老产业正经历从“局部试点”到“全域渗透”、从“技术叠加”到“生态融合”的质变。

  • 2025-11-27
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AI+智慧路口解决方案

智慧路口是传统交通路口的智能化升级形态,以物联网、人工智能、大数据、通信技术为核心支撑,通过整合路侧感知设备(如摄像头、雷达)、智能控制终端、数据传输网络和云端管理平台,构建起“感知-分析-决策-控制-反馈”的闭环系统。其核心目标是实现对路口车辆、行人、非机动车及环境的全域实时感知、智能数据分析、动态决策调度,最终提升交通效率、保障安全,并为车路协同和自动驾驶提供路侧支撑。

  • 2025-12-15
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全球人工智能标准发展报告

人工智能正成为引领第四次科技革命的核心驱动力,对全球经济、社会和治理体系产生深刻变革。2024年,全球人工智能市场规模突破6382亿美元,预计到2030年将达到3.6万亿美元1,广泛赋能各领域,加速推进数字化、网络化、智能化转型。面对这一趋势,国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、国际电信联盟(ITU)、电气电子工程师学会(IEEE)等国际和国家标准化组织密集启动人工智能标准研制工作,推动建立跨区域、宽领域、多主体的技术规范与治理体系。与此同时,全球主要经济体也普遍将人工智能标准化作为战略重点,加速促进标准制定,支撑产业发展。全球人工智能标准化的重要性日益凸显,但部分亟需关注的问题也逐渐显现。一是技术

  • 2025-11-12
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三峡大学 马冰清等|考虑电流限幅的构网型光伏场站送出线路纵联保护新原理

本文所提的考虑限幅的纵联保护新方案,不仅提升了构网型新能源场站限流策略与低电压穿越要求的兼容性,而且为构网型新能源场站送出线路保护提供了有效的技术支持。在此基础上,未来将着重解决多端线路保护配合及宽频振荡场景下的判据适应性提升问题。

  • 2025-09-28
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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)

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