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智能建筑物联网深度分析

随着对数据的挖掘和利用,业务闭环的形成与完善,智能建筑物联网的威力在逐渐发挥出来。从传统的工业巨头如西门子、ABB到互联网行业的阿里、腾讯等都针对智能建筑领域做了不小的投入,还有很多初创公司也在发布各种概念和产品,从白皮书、标准,到物联网平台或物联网操作系统,落地的解决方案也越来越多。

  • 2021-05-06
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智慧建筑的几个常见误区

据统计,现代人在楼宇中所待的时间占到一生的70%,楼宇和人就像一个彼此不停联系、永远互动的生命体,所以如何与楼宇更好的相处,让楼宇更好的服务于人,是智慧楼宇需要解决和面对的首要问题。

  • 2021-05-06
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不容忽视的企业外部威胁

? 监控域名总量:400+, IP: 1W余个 ? 威胁方面,数据泄露相关风险较为突出,比如暗网数据泄露、github敏感信息泄露以及邮箱泄露等问题 ? 资产方面,中间件暴露较为突出,包括数据库类以及MQ、VNC等高危服务。

  • 2021-05-07
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AI起航,百度回港

AI

  • 2021-04-28
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物流中心网络化布局运作和智能化发展方向

供应链物流网络的布局规划和运作模式,与企业的商业模式和服务目标要求高度相关。在新经济环境下,传统的供应链物流网络边界已经被打开,智能化信息技术将帮助企业建设开放协同型的敏捷供应链物流网络体系

  • 2021-04-30
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智能制造面面观

足船舶设计、建造、运营、维护、拆解全过程,强化系统思维,抓好顶层设计;正视差距,提升造船工业基础支撑能力;精心修炼,重构现代化造船模式,全面提升造船精益化水平

  • 2021-04-28
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借助工业4.0推动创新和新型商业模式发展

工业4.0为企业创造巨大机遇,助力其在整条价值链中运用先进技术,推动从产品和服务到供应链和利益相关者(包括员工、合作伙伴、客户)等多个领域的卓越运营和业务增长。尽管如此,企业领导人却继续将工业4.0技术用于保护自身不被竞争对手超越,而非找寻新机遇颠覆市场。

  • 2021-04-25
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工业互联网助力疫情防控与复工复产

工业互联网助力疫情防控与复工复产

  • 2021-04-25
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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产品介绍

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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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