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零碳园区综合解决方案

园区面临的碳排放压力 随着经济的发展,园区的能源消耗和碳排放不断增加,传统的高能耗、高排放发展模式难以为继,面临着节能减排的巨大压力,需要探索新的发展模式以实现可持续发展。 园区的能源结构以传统能源为主,清洁能源占比低,能源利用效率不高,碳排放强度较大,迫切需要优化能源结构,提高能源利用效率,降低碳排放。

  • 2025-07-02
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美的数字化转型经验

美的集团的数字化转型核心内容聚焦于通过集成先进的信息技术,如人工智能、大数据和云计算,来重塑其业务模式和运营流程。这一转型不仅提升了制造智能化水平,还强化了数据分析能力,优化了供应链管理,实现了客户洞察和个性化服务。美的通过数字化手段,增强了市场竞争力,提高了决策效率,并促进了产品和服务的持续创新。

  • 2025-05-22
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新疆大学邓卜元等|考虑氢储能的富氧燃烧碳捕集电厂热电联合优化调度

为了实现碳中和的目标,可再生能源发电规模大幅增加。截至2023年6月,中国新能源装机已突破13亿kW,历史性超过煤电比重,约占中国发电总装机的48.8%。新能源出力具有反调峰特性,并网时会给电力系统的稳定运行带来巨大挑战。目前电力系统调峰主要由煤电机组承担,而燃煤热电联产(combined heat and power,CHP)机组担负冬季供暖的首要任务,经常处于“以热定电”的运行状态,难以做到低负荷深度调节,导致其深度调峰受季节性限制,加重弃风弃光情况。CHP机组进行热电解耦主要有配置储热罐和电加热设备2种方式,虽然能有效增强热电联产机组的调峰能力,但燃煤机组的碳排放量问题仍亟须解决。

  • 2025-05-22
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四川大学 向世林等|计及负载响应特性的多数据中心时空协同运行优化策略

随着大数据与云计算需求的迅猛增长,数据中心规模年均增速近30%,预计到2030年,数据中心电力消费将占全球总电力消费的3%~4%。然而,伴随着高能耗和高电费问题日益突出,国家发改委、能源局等部门于2024年7月提出构建“算力电力双向协同机制”。截至2024年,阿里云已在全球28个区域部署了85个数据中心集群,并与华北电力大学合作,通过跨区域业务流工作负载迁移,优化数据中心资源配置,提高服务效率。

  • 2025-05-22
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头豹研究院-2024年中国大数据行业应用探析:大数据驱动未来 深度解析大数据行业应用趋势与前景

大数据是指数据量规模巨大,以至于传统软件工具无法在可接受的时间内进行有效的抓取、管理和处理的数据集合。大数据应用可分为预测、识别和分析三大类,每种类别都有其独特的工作原理和应用场景,为不同领域的决策和行为提供了数据支持和智能化服务。

  • 2024-11-01
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数据治理项目工作手册

您愿意在数据治理方面投入人力、物力,表明您已经意识到数据对企业未来发展的重要性。更重要的是,数字化转型将从根本上改变企业的运作方式

  • 2024-12-03
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智慧院校智能校园顶层设计及解决方案

通过综合信息服务平台,依托物联网、云计算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支持,集成了校园的分布式信息系统资源,为广大师生提供了全面、协同的智能化感知环境,为教学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便捷化的信息服务。

  • 2025-04-25
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大模型与AIGC蓝皮书

大模型产业涵盖了行业应用、产品服务、模型工具和基础设施四个关键层面,广泛应用于各行业与垂直场景前景广阔。

  • 2025-05-20
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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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2026工业网络现状报告

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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2026金融智能体可信互联研究报告

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6月汽车经销商库存预警指数报告

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

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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