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智慧党校一体化平台建设方案

支持可从word、excel中定义所需表单样式并通过设置表单内容与自定义的数据库结合。实现自定义数据表不仅定义表单元素,还可以定2 智能表单 义这些元素在界面的表现形式及可以关联数据库。实现主从表,不同业务流程环节表单不样,并可以实现显示表单与打印表单不致。

  • 2026-05-19
  • 阅读253
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数据架构基础知识

数据架构描述如何管理从收集到转换、分发和使用的数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。它是数据处理操作和人工智能 (AI) 应用程序的基础。数据架构的设计应该由业务需求驱动,数据架构师和数据工程师使用这些需求来定义相应的数据模型以及支持它的底层数据结构。这些设计通常有助于满足业务需求,例如报告或数据科学计划。随着物联网 (IoT) 等新兴技术的出现,新的数据源不断涌现,良好的数据架构可以确保数据易于管理且具有利用价值,从而支持数据生命周期管理。更具体地说,它可以避免冗余数据存储,通过清理和重复数据删除来提高数据质量,并支持新的应用程序。现代数据架构还提供了跨域(例如部门或地理区域之间)集成数据的机制,打破了数据孤岛,因而消除了将所有数据存储在同一地方所带来的巨大复杂性。

  • 2024-12-03
  • 阅读414

集管IT基础设施蓝图设计方案

IT基础设施架构规划旨在满足业务转型发展的需求,解决现有架构无法支持业务快速发展的问题,并探索新业务模式。规划遵循的原则包括共享基础设施、IT服务连续性及全集团化服务。构建统一、安全、高效的云数据中心,融合IaaS和PaaS技术,提供资源基础与管理能力,实现弹性扩展、快速响应及可计量服务。涵盖云管理平台、基础设施资源池、基础网络架构等部分,支持多租户共享与灵活运营。

  • 2024-12-03
  • 阅读424

数据湖仓基础知识

早期是数据仓库和数据湖独立建设。后来逐渐形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种实践路径: 湖上建仓: 是指基于数据湖架构,或者以数据湖作为数据存储中间层,实现多源异构数据的统一存储。然后,以统一调用接口方式调用计算引擎,最终实现上下结构的湖仓一体架构。 仓外挂湖: 是指以MPP数据库为基础,使用可插拔架构,通过开放接口对接外部存储,实现统一存储。

  • 2025-05-27
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国网浙江省电力有限公司 张峰等|基于GHGP标准体系的输变电工程建设碳排放量化分析

本研究通过构建输变电工程建设多层级全尺度碳排放量化方法、通用量化模型与边界优化模型,并以某500 kV变电站工程建设为例,对变电站工程建设建构筑工程与安装工程计算边界内物质流与能量流活动的碳排放进行量化分析,主要结论如下。

  • 2025-05-27
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安徽财经大学 戴道明等|考虑消纳责任权重的可再生能源电力供应链绿证监管演化博弈分析

关于电网公司的建议为电网公司不宜设置过高的绿证收益返还系数。 本文仅考虑了消纳责任权重的发电企业、电网公司和国家能源局三方之间的演化博弈行为。未来可以从以下3个方面做进一步尝试。

  • 2025-05-27
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国网福建省电力有限公司 程诺等|计及联络开关投切的有源配网电流速断保护定值优化方案

结合配电网拓扑和其本身特性改变的生成场景,分析线路电流的分布特征以及电流速断保护所受影响,提出了一种基于修正参数的电流保护定值优化方案,得出如下结论。

  • 2025-05-27
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生物制药行业技术展望报告-埃森哲

想象一下这样的世界,患者体验的起点不再是诊断,而是疾病预防或风险预测。在这里,可以用数字孪生取代人体,完成产品测试

  • 2025-01-03
  • 阅读419
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  • 28页
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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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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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