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中国中车-迈向高端装备之巅

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  • 2022-10-26
  • 阅读1587
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  • 55页
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《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》

《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》

  • 2022-09-29
  • 阅读1580
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  • 52页
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数据资产政策宝典(2023)

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面深入贯彻党的二十大精 神,认真落实《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和上级财政部门关于探索数据资产管理、推进三个“一号工程”相关部署精神,根据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国会计法》《中华人民共和国资产评估法》和国有资产、企业财务等监管要求,结合“中国(温州)数安港”建设情况,借助“政、企、学、研”多方力量,选择符合条件的试点企业和相关单位(指行政事业单位,下同)先行先试数据资产管理,为推进我市数字经济创新提质和营商环境优化提升作出贡献

  • 2024-01-25
  • 阅读1564
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  • 1430页
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从智能工厂到工业互联网是非曲直,一文读尽

不但概念与技术难以甄别,而且企业推进智能制造领域经验十分匮乏,许多制造型企业对于智能制造参与度主要取决于总经理的认知程度,因为根本没有信息化部门,对于数字化转型的认知程度仅存于公众号了解。

  • 2022-10-31
  • 阅读1563

德勤:2022技术趋势

《2022 年技术趋势》将自动化视为可持续发展和增强基础运营的新关键,同时说明了自动化反过来将如何促进员工升级价值链,专注于解决更有价值的问题。

  • 2022-11-21
  • 阅读1553
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  • 113页
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市级政务云平台建设项目可行性研报告(389页 Word)

通过某区Z务云技术架构规划建设,与现有的平台形成资源统一,能力扩展,服务延伸,为信息化建设提供安全可靠的云服务,为构建服务型政府奠定基础。 通过某区Z务云技术架构规划建设,在有效降低重复建设投资、节能环保的基础上,提高基础设施资源的利用率,实现某区信息化基础设施资源的统一规划、统一建设、按需调配、即需即用、有效共享。通过合理规划、小步快跑的方式,在实现建设集约化、信息共享化、服务标准化、效益最大化的同时,满足某区各级用户、各委办局基础设施的应用需求,为某区Z务信息化发展提供有力的信息化支撑保障。

  • 2023-08-16
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  • 386页
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企业智能制造转型路径

未来转型成功,可能是通过淘汰落后的企业实现的,这是与过去不一样的; 推动智能制造应该坚持长期规划,分步实施,效益驱动,小步快跑的原则 步子过大,可能成为先烈而不是先驱,毛利低的企业,可能要等待市场以及配套服务技术的发展,相当于等待成本的降低。

  • 2021-07-14
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产品数字护照(DPP)技术发展报告(2023年)

碳达峰碳中和背景下,数字技术赋能已成为绿色低碳发展的重要路径之一。作为最具气候雄心的区域性经济体,欧盟于 2022 年在《可持续产品生态设计法规》提案中就产品数字护照(Digital Product Passport,DPP)提出强制性要求,规定受关注产品进入欧盟市场必须符合生态设计要求、提供全生命周期绿色可持续信息数据集,该数据集特定于产品、具备唯一标识符且可通过数据载体电子化访问。

  • 2024-02-20
  • 阅读1539
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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