锅炉智能CAD的技术、方法和模型研究成果。
随着定制化制造的逐渐兴起，智能制造系统得到了广泛的应用，随之带来的智 能调度问题成为研究的热点。特别是工业 4.0 的提出，使得智能调度在智能制造 领域中的智能工厂和智能物流两方面扮演着核心大脑的角色，是智能制造的基础。 作业车间调度作为其中一个十分重要的因素，是影响制造行业的产出的关键环节。
支付是金融行业应用最多的场景,在利益的驱使下,针对支付业务场景的网络攻击越来越多.如何准确有效地感知支付场景的安全风险是当前研究的问题之一.重点制析了当前态势感知系统和支付业务安全监控系统的现状，分析了这2类传统系统在支付业务场景风险感知的不足.介绍了支付场景态势感知平台的功能架构和技术框架和基于网络.主机及业务应用的多渠道监控安全事件的分析方法.以账户暴力破解和恶意开户2种典型支付业务场景为例,利用自四归积分滑动平均模型并姑合高斯算法，设计了基于金融行业支付业务场景的态势感知模型,成功实现了支付场景化风 险的安全态势的未来预测和周期性预测。
随着配网系统不断发展，系统结构更为复杂，所产生的运行数据量也极为丰富。通过对大数据的有效快速 分析，能及时准确提取相关数据，对系统运行效率产生积极影响。基于大数据处理技术，提出一种用于计算配网 运行效率相关性的分析方法。首先介绍了大数据处理的相关技术，详细分析了模糊聚类分析在数据提取中的作用。 然后对配网运行进行相关讨论，并分析了可能影响配网运行效率的有关因素。随后，利用主成分分析法确定主要 影响因素。最后通过算例验证了该方法的有效性，并根据结果为系统运行提供相关参考意见。
为了解决现有维护人员效率低、配置和结构不合理的突出问题,中国联通山东分公司采用大数据分析和Al智能算法等创新手段,构建基于网络资源、业务收入、用户规模、地理分布等多维度立体网络维护效能标杆模型,建立科学的网络维护效能量化评价体系,重构和增强网络线队伍能力,引领整体维护效率的提升,实现降本增效。
智能教育是智能技术赋能下的教育新模式、新体系，而 AI 教育是体系中担负人工智能人才培养的重要子系统。文章基于智能教育的整体发展视角，对多层次 AI 教育体系的构建及其实施路径进行了探讨：首先，分析了 AI 教育与智能教育的关系、定位以及面向智能教育谋划 AI 教育发展的基本思路；随后，结合我国教育特色和 AI 教育实践，描述了“一个目标、四个层次、两类培养”的多层次 AI 教育体系；最后，以基础教育 AI 课程改革为例，提出了目标聚焦、内容重构、环境升级、模式创新、队伍提升的实施策略。文章的研究为中小学开展 AI 教育及其课程实施提供了参考路径。
当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆。眭的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应
随着智能电网建设的不断推进，电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据，如 何快速挖掘出有价值的信息，指导企业发展并服务社会民生，显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电 信息采集系统采集用电数据，建立大数据云平台，通过BP神经网络算法等大数据分析方法，提高线损治理成效，实 现负荷的准确预测，并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望，对未来电力能源大数 据的深化应用有重要的指导意义。
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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
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”。
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。
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。
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!
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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