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中国火电行业减污降碳协同

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  • 2024-06-04
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郭剑波院士:新型电力系统面临的挑战与对策(30页PPT)

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  • 2024-05-17
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2024年中国制造业发展趋势报告-探迹科技

制造业是我国国民经济的支柱,为我国的经济高速发展起到主要的推动作用。在全球经济更加复杂的环境下,我国制造业发展迎来了严峻的挑战。国际政治周期新旧交叠,全球分工秩序遭受冲击,产业链裂痕持续加深;人口周期出现分化,劳动力数量与质量影响竞争红利;诸多技术从成熟度曲线的萌芽期走向过热,创新资源争夺日趋激烈;时代之变、历史之变,滔滔如浪,扑面而来,百年之大变局在加速演进。

  • 2024-05-14
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第四章_低碳发展案例

国家碳达峰碳中和战略和农业农村减排固碳实施方案为我国农业农村低碳发展指明了方向, 为建立农业农村减排固碳与粮食安全、 乡村振兴、农业农村现代化统筹融合的格局, 农业生产、 农村发展的主体都在积极开展尝试, 努力探索农业农村低碳发展路径。

  • 2024-05-10
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中国通用仓储市场动态报告2024(PDF)

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  • 2024-05-09
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2024数字乡村数据资源管理标准需求研究报告-北京国信钧元

数字乡村是乡村振兴的战略方向,数字中国建设的重要内容。党中央、国务院高度重视数字乡村建设工作,并积极推动构建数字乡村标准体系

  • 2024-04-16
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制造业投资东盟首选哪些国家?-北大汇丰-2024.1-31页

本报告综合评估影响企业直接投资决策的要素市场发展水平、经济环境和社会环境等主要因素,多维度比较各国在制造业投资环境的优势和劣势。新加坡在要素市场、经济和社会环境整体领先。

  • 2024-04-07
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深度变革:油气行业--毕马威

谐波减速器国产龙头,市占率持续攀升。公司处于精密传动行业,主要产品包括谐波减速器及精密零部件、机电一体化产品、智能自动化装备等,主要的下游应用领域为工业机器人和服务机器人。

  • 2024-03-29
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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