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5G+工业制造深度报告-159页

5G+工业制造给制造业带来安全、降成本、提升效率等诸多好处,报告整理目前5G工业领域的不同应用,总结归纳出5G+工业的主要应用场景, 包括:远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、机器视觉、设备故障诊断、智能物流、无人智能巡检、生产智能监测等。 报告针对不同场景的需求共性进行分析归纳,重点关注通用性技术领域在5G+工业制造的应用渗透率,相关重点通用技术包括:智能监控、工业机器视觉、工业机器人&AGV、数据采集(工业传感)等,在目前供应链安全较为突出的背景下,报告深度拆解了重点通用技术产业链上游,并对相关技术趋势做出了预判。

  • 2022-08-18
  • 阅读794

2023中国关键信息基础设施数字安全风险防护报告

关键信息基础设施(以下简称“关基”或“关基设施”)是网络安全治理的重点,是关乎国家安全的命门所在。习近平总书记在各大重要会议上多次强调,要加快构建关基设施安全保障体系,逐渐完善关键信息基础设施保护等法律法规。

  • 2023-09-01
  • 阅读789
  • 下载0
  • 47页
  • pdf

基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测|《中国电力》

为充分利用数据特征间的先验关系,提高风电场中长期发电功率预测精度,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)、风速差分拟合(DF)、粒子群优化算法(PSO)的中长期风功率预测模型。通过分析风力发电全过程,挖掘风功率影响因素及因素间的相互关联性,搭建GCN模型,分别拟合风速和功率利用效率,进一步结合基于DF的风速-功率计算模型计算风功率,模型的损失包含功率损失、风速损失和功率利用效率损失3个部分,采用粒子群优化算法为这3部分损失确定合适的权重。2个风电场的实际算例表明,该模型未来10天风功率预测的相对均方根误差分别为11.44%和13.09%,具有较高的预测精度。

  • 2025-09-09
  • 阅读788
  • 下载0
  • 23页
  • pdf

工业互联网垂直行业应用报告

工业互联网产业联盟行业研究报告

  • 2021-04-14
  • 阅读782
  • 下载0
  • 129页
  • pdf

北京大学·走进人工智能2.0:2025年卓越工程师系列课程内容总结与解读

该报告围绕人工智能2.0展开,梳理了人工智能从1956年达特茅斯会议提出以来的发展历程,分为古代(规则和知识)、近代(机器学习)、现代(深度学习)、当代(大模型)四个时代;解析了大模型的原理(基于Transformer架构的Next Token Prediction)、工作过程(预训练-后训练-推理)及能力边界,对比了生成模型与推理模型的差异;以DeepSeek为例分析了大模型的现状与发展,包括技术创新、应用场景及对行业的影响;还阐述了大模型的使用技巧(提示词工程等)及AI2.0时代的人才要求,强调通用人工智能(AGI)?可能在2030年之前到来。

  • 2025-09-05
  • 阅读779
  • 下载1
  • 27页
  • pdf

IMT-2030(6G)推进组:无线人工智能(AI)技术研究报告

伴随着人工智能(artificial intelligence, AI)三大驱动力——算力、算法和数据相关技术 的不断发展,AI 技术正在人类社会中掀起新一轮的技术革命。特别地,作为 AI 技术的一个 重要研究方向,机器学习(machine learning, ML)利用了深度神经网络(deep neural network, DNN)的非线性处理能力,成功地解决了一系列从前难以处理的问题,在图像识别、语音 处理、自然语言处理、游戏等领域甚至表现出强于人类的性能,因此近来受到了越来越多的 关注。

  • 2023-03-05
  • 阅读778
  • 下载1
  • 112页
  • pdf

《中国数字乡村发展报告》60页

全球经济增长乏力背景下,数字经济快速发展并产生巨大活力,正成为全球经济新动能,成为撬动全球经济的新杠杆。新兴技术加速与经济社会各领域深度融合,日益成为引领经济社会发展的先导力量,成为各国推动经济社会转型、培育经济新动能、构筑竞争新优势的关键力量。

  • 2021-09-16
  • 阅读776
  • 下载0
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5G-A通感一体应用场景研究报告

本研究报告主要探讨了 5G-A(5G Advanced)通感一体化技术在不同应用场景中的研究与发展情况。首先,介绍了感知技术的发展历程,提出了 5G-A 通感一体的发展背景;

  • 2024-06-18
  • 阅读775
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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

  • 阅读651
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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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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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