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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的pd技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出舢中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.

  • 2021-04-26
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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感知可控,随需而变的应用

客户的实际测试表明,通过f5实现的Telemetry 无探针超热流数据采集技术,实际延迟为毫秒级别,是真正的T+0 的实 时流数据。对比传统超过分钟的延迟,将超热流数据最为大数据的一个全新研究对象,成为AIOps和实时风控的稳定,准确,实时的数据源

  • 2021-04-26
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5G+工业互联网生态合作白皮书

工业互联网正成为推动新一轮科技革命、产业变革和工业制造企业数字化、智能化转型的重要驱动力作为新基建的两项重要内容,5G和工业互联网正呈现出融合叠加、互促共进、倍增发展的创新态势。推进5G+工业互联网融合,打造5G+工业互联网产业生态,将是第四次工业革命的关键支撑,是实现制造强国、网络强国的必然要求。中国电信依托云网融合优势,建立以云网融合为驱动的云网建设发展体系,加快推进云改数转,推动5G、边缘计算等新技术为工业企业赋能,加强与产业链的生态合作,助力千行百业进行数字化、智能化转型足进5G与行业融合发展

  • 2021-04-25
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研报媒互联网行业视频号腾讯短视频战场新价值

微信视频号诞生迅速获得流量赋能,成为腾讯短视频、营销业务的新可能。微信视频号自 1 月上线以来,不断更新换代,依靠微信这一强大的社交平台,至今其内容和商业生态基本完成,并在 2020 年 6 月,视频号日活用户超越 2 亿。视频号主要采用基于社交关系的分发推荐模式,受益于微信强大的社交关系链,这成为视频号的最大优势。依托微信生态下产品内容、社交分发、商业化共振,我们认为视频号有望成为微信生态的重要基础设施之一。

  • 2021-04-25
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工业软件专题报告:MES,工业软件灵魂

企业在车间生产制造过程中面临诸多痛点,92%的企业渴望加强对生产过程的控制。MES系统的存在可以成功弥合企 业计划层和生产车间设备之间的间隔,帮助企业解决“如何生产”的问题,直击企业痛点,降低45%生产周期,减 少70%质量过失等,提高企业效益。MES软件是未来智能制造不可或缺的一部分

  • 2021-04-25
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聚焦十四五:中国七大科技前沿领域十四五发展全景前瞻

科技自立自强是国家发展的战略支撑。根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,“十四五”时期,我国将瞄准人工智能、量子信息、集成电路、脑科学、深空深地深海等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。回顾“十三五”,我国研发(R&D)经费支出、专利授权量不断增长,国家创新体系也不断完善。为此,前瞻产业研究院《聚焦十四五:中国七大科技前沿领域十四五发展全景前瞻》中,对七大科技前沿领域十四五发展全景进行深度解析。

  • 2021-04-25
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Gartner:工业物联网平台幻方图2019

Gartner:工业物联网平台幻方图2019

  • 2021-04-25
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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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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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