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物联网里的寻宝图

在互联网的浪潮里,两名斯坦福的教授在1984年,在自己家的车库里发明了在自家的车库里设计和制造出了第一个'多协议路由器',并用于斯坦福大学的网络。这一举措,克服了各种电脑不兼容的问题,成功地连接了斯坦福大学里的5000台电脑,创建了第一个真正的局域网系统(LAN),使得不同机器之间可以交流。

  • 2021-04-22
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大数据的下一站数据湖

数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的,表面上看,数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大,越需要各种不同种类的存储。最终,所有的企业数据都可以被认为是大数据,但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。

  • 2021-04-21
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大数据面试岗位及相关知识点整理

大数据面试岗位及相关知识点整理 大数据相关工作主要分为数据开发、平台开发、基础架构三部分。 数据存储:这里的数据存储既包含构建数据仓库的hdfs、也包含用于分析展现的hbase、druid、clickhouse等特定场景数据库。

  • 2021-04-20
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工业互联网数据安全分类分级防护框架研究

通过对工业互联网数据面临的主要问题和风险进行分析, 并对适用于工业互联网数据安全的防 护技术进行研究,提出从通用安全防护、分类安全防护、分级安全防护三个层面构建的工业互联网数据安 全防护框架,将系统防护与数据防护、动态防护与静态防护、管理要求与技术支撑相结合,解决不同层次 的安全问题,为有效提升企业工业互联网数据安全防护能力提供借鉴思路。

  • 2021-04-20
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工业4.0背景下国际国内化工高等教育对比研究

工业4.0背景下,全球化工行业正经历着前所未有的互联网、大数据和智能化变革,化工高等教育也面临着培养新型化工人才的巨大挑战。文章研究了国内外化工行业发展情况,并从学习产出角度对国内外化工高等教育现状进行了对比分析。研究表明,我国化工高等教育虽建立了系统的化工基础理论知识体系,但在学生的学科兴趣和专业方向引导、学术启蒙、创新创业能力培养和职业素养提升方面有待加强;应保持教学内容的前沿性和先进性,采用更加开放和多样化的教学方法及考核方式;强化多种形式的多方合作交流,增强学生的国际化视野,推进新工科建设,培养适应新工业时代的创新型化工人才。

  • 2021-04-20
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大数据报告丨揭开关于遗产的那些秘密

大数据报告丨揭开关于遗产的那些秘密 自古以来,生老病死乃人之常事,逝者仙去,留下些许遗产可供生者聊以慰藉。那么,究竟哪些财产属于遗产范围,继承者们能“拎”得清吗?留下来的遗产在哪里,继承者们能“查”得清吗?遗产该怎么分割才合适,继承者们又能“分”的清吗?

  • 2021-04-20
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生物药研发企业财务建模-在不确定环境中发掘价值

财务模型往往在商业决策中扮演重要的角色。通过一系列假设,财务模型可以考量不同的商业方案,分析其风险,帮助获取最优的财务回报解决方案,并同时帮助了解资源限制的影响,以做出最有效的商业决策。本文中,我们通过一个实际案例,阐述财务模型在企业投资和运营管理中发挥的作用,总结普华永道经验,为您的商业决策提供启发,助力您的商业发展

  • 2021-04-20
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IBM商业价值研究院洞察先机防患未然基于人工智能的电话反欺诈行动指南

公安部通报, 2019 年全国共破获电信网络诈骗案件 20 万起、抓获犯罪嫌疑人 16.3 万人,同比分别上升 52.7% 、123.3% 。 1 2020 年上半年全国共破获电信网络诈骗案件 10.1 万起,抓获犯罪嫌疑人 9.2 万名,同比分别上升73.7% 、 78.4%

  • 2021-04-19
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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综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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