实时展示内部全部项目或重点项目信息、成本盈亏比、进度预警、安全预警、质量预警等数据，支持对企业内部及施工现场全生产要素、全生产周期进行实时分析监测。
全生命周期的资产_设备管理（57页），全生命周期的资产_设备管理（57页），全生命周期的资产_设备管理（57页）
建设包含3D可视化基础平台、平面视图模块、系统联动模块、系统管理分站、多屏显示模块、设备维护模块、客户端访问模块视频监控模块、门禁管理模块、报警管理模块、建筑设备监控模块、建筑能效监管模块、信息发布模块、停车管理模块等。
汽车智能化与无人驾驶将使汽车产业链向产业链后端延伸，并由移动出行环节与智慧交通产业相交汇，智慧停车产业将成为未来移动出行、智慧城市与智慧交通的重要组成部分，也将成为智慧城市的重要基础设施与重要产业
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电容式电压互感器（capacitor voltage transformer，CVT）广泛应用于110 kV及以上电压等级变电站，是监测电力系统运行电压的重要设备。目前高压CVT已安装完善的在线监测系统，可实时获取CVT的电容量、介损、局部放电、温度、二次输出电压等多参量信息。这些多参量信息数据广泛应用于CVT运行过程中渗漏油、异常声响、电容元件击穿、电磁单元缺陷等故障的在线诊断。
传统售电商以售电和提供用电服务为主要业务，是一种基础的公共服务。由于售电商是营利性主体，因此具有充分的理由与动力聚合所服务的合同用户。作为负荷聚合商（load aggregator，LA），利用智能调控技术充分挖掘需求侧潜力以参与需求响应（demand response，DR），不仅能够丰富服务内涵还能够提高市场收益。
“双碳”目标下，中国正积极构建以新能源为主体的新型电力系统。太阳能和风能是新能源体系的重要组成部分，包括集中式和分布式接入方式。配电网作为连接用户与大电网的枢纽，将面临普遍呈现高比例分布式电源（distributed generation，DG）接入的特征，包括中压馈线接入的容量可达兆瓦级的大型DG，及低压台区接入的一般为几百千瓦以内的小型DG；同时，电动汽车、新型储能、可调负荷等大量接入，使得配电网及其低压台区的源、荷特性更加复杂多变。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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