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能源互联网中大数据技术思考

能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点,作为核心技术之一的大数据,将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果,阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性,进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上,梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域,提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后,总结了能源互联网中大数据的研究现状,指出需多方通力合作,才能稳步推进。

  • 2021-04-21
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物联网技术帮助中国卡车司机避免瞌睡、超速和注意力分散

中国有众多的卡车在广袤的国土上运送货物,而在连接到 G7 车队管理网络之后,它们将能做到更多。 借助物联网技术,防疲劳摄像头能识别司机的不良驾驶情况,内置的高级驾驶员辅助系统可以发送「与前车距离过近」的警报,实时货载称重技术还能预防盗窃。

  • 2021-04-20
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基于目标导向的城市照明大数据高效能管控路径探讨

本文以目标体系、 感知体系、 作业体系为研究对象, 以此搭建了清晰的信息时代城市照明大数据核心模 型体系, 构建了从观测数据、 分析数据, 到运用数据输出管控结果, 开展作业模式创新迭代, 作用于城市照明品 质升级的科学路径。 并为照明专业承载智慧城市设施终端管理, 提供了理论模型、 管控技术和经验指导。

  • 2021-04-20
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基于DKN算法的档案知识推荐系统模型构建_蔡之玲

大数据发展背景下,档案知识服务面临着海量管理与精准投放的供需矛盾,因而需要档案馆方针对性匹配用户知识需求,破除服务方式桎梏。通过比较现有推荐算法类型,分析档案知识推荐系统运用DKN算法的技术适配和价值契合,阐明特征工程中档案知识图谱的建构及DKN算法模型建构,根据系统结构理论,设计出基于DKN推荐算法的档案知识推荐系统架构及其安全架构。

  • 2021-04-20
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共筑智能建筑生态 引领建筑产业重塑

作为一家集“研发-设计-制造-营造-运维-信息化”于一体的全产业链建筑科技集团,大业科技集团早在五年前就意识到全产业链生态建设与智能信息化发展的重要性。自2016年以来,大业科技集团全力推动智能管控平台上线,为串联研究院、设计院、生产基地、施工单位等全产业链生态打下了坚实基础。

  • 2021-04-19
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企业的数字化之道

之前写过两篇关于企业数字化需求的文章,基本都是以工业互联网为切入点进行阐述的工业互联网,并不是空穴来风、从智能工厂到工业互联网是非曲直,一文读尽,整体论述了工业互联网需求的深层来源以及智能制造与工业互联网之间的区别。2020年的黑天鹅事件给经济发展带来了不小的冲击,但是却加速了经济和产业的数字化变革,因为不止一家数字化转型领域的ISV隐约都感受到了疫情之后数字化转型的订单变多了,本来诸如华为、阿里、树根等制造业数字化转型领域的企业在20年前期将各类职位已经锁定,可是“天有不测风云”,疫情竟然隐约助长了数字化转型的诉求,锁定的职位又不得不重新解封。

  • 2021-04-19
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基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价研究_韩雅婷

智能制造是当今时代的发展趋势,也是制造企业的竞争优势。智能制造能力评价能够帮助企业准确掌握智能制造发展状况,为企业之后发展与转型提供有效、合理的依据。针对多属性决策中存在指标间补偿以及指标取值不确定的问题,提出一种基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价方法。首先,构建智能制造能力评价指标体系;其次,依据专家评分构造区间数评分集合矩阵;然后,根据核密度估计拟合出区间数集合的概率密度矩阵,基于Wasserstein距离构建PROMETHEE偏好函数;最后,利用该偏好函数计算出各个方案的净流量,得到最终的智能制造能力评价结果。通过实证研究,与其他方法进行对比,验证了该方法的科学性与有效性。

  • 2021-04-19
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大数据时代的流行病学研究:机遇、挑战与展望

大数据时代的流行病学研究:机遇、挑战与展望

  • 2021-04-18
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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