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2024 数字科技前沿应用趋势

今年,全球各地高性能计算集群迎来向2.0架构( CPU+GPU )的升级潮,高性能计算集群、量子计算、云计算和边缘计算的“四算融合”也成为高算 3.0 演进的新趋势,衍生新一轮科技探索。高算相关研究机构和企业纷纷加大了在计算单元、存储、网络互联、软件中间件、算法等关键技术上的科研投入以适应新形势,并努力寻找穿越“内存墙”的有效路径。

  • 2024-02-06
  • 阅读355
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信创实践报告

高端 ERP 国产化替代全面开启,新一代数字核心系统助力企业经营提质增效。ERP 系统作为贯穿企业各部门的核心管理系统,承载了大量核心业务数据,但国内高端 ERP 市场长期被 SAP、Oracle 等海外厂商所垄断,不仅存在数据安全性、服务稳定性的风险,而且面临传统技术架构无法灵活快速满足业务需求的问题。伴随行业信创的深入、国产厂商产品的成熟,进行 ERP 软件的国产化升级,将成为企业保障数据安全、实现经营提质增效的必然举措。

  • 2024-02-05
  • 阅读490

联邦学习应用安全研究报告(2023年)

在追求数据要素高效高质流通的当下,“数据孤岛”现象无疑是数据要素市场化建设进程中的障碍,于是“原始数据不出域,数据可用不可见”的新范式被提出,联邦学习也作为能够实现该范式的代表技术之一,得到了快速的发展。联邦学习技术可避免原始数据流出本地,转而通过“本地存储 + 分布式学习”的联合机器学习建模方式完成多方数据价值的释放,很好地解决了数据流通与数据安全之间的矛盾。

  • 2024-02-02
  • 阅读420

汽车底盘最新技术的发展现状

越来越多的新电子控制设备被应用于汽车上。其中许多新的底盘控制技术设备在汽车的安全性、动力性、操作稳定性等方面起着重要的作用。它包括全电路制动系统( BBW,Brake-by-Wire)汽车转向控制系统(RWS、ESPⅡ等) 汽车悬架控制系统(ADC、ARC等)以及现在发展起来的汽车底盘线控技术(线控换档系统、制动系统、悬架系统、增压系统、油门系统和转向系统等)。再加上汽车 CAN 总线的应用,42 V电压技术的研究,电动汽车的研究都会带动汽车底盘控制技术向更高层次的发展。如今汽车底盘控制技术正向电子化、信息化、网络化、集成化方向发展.

  • 2024-02-06
  • 阅读368

国内外物联网产业发展现状趋势全面综述

所谓"物联网", 是指通过射频识别、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  • 2024-02-06
  • 阅读338

数字孪生城市建设指引报告

数字孪生城市(Digital Twin City)正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式,已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市,取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期,面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。

  • 2024-02-01
  • 阅读482

动力电池的主要问题与发展方向

首先看我们国家的发展现状。我们的判断第一个是基本掌握了车用动力电池的关键技术,我们国家动力电池的开发,和整车基本同步,十五期间开展了镍氢电池,、锰酸锂氧化物锂离子电池、燃料电池的研发,"十一五"期间加大了磷酸铁锂电池研发与产业化,"十二五"期间推进三元材料电池的研发与产业化。目前是处于这样一个阶段。

  • 2024-02-06
  • 阅读322

智慧城市“一网统管“运营研究报告(2024)

党的十八大以来,国家治理体系和治理能力现代化已经上升为全面建设社会主义现代化国家的重要动力和保障。2018年11月,习近平总书记在上海考察时强调:“城市治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容”,“推进国家治理体系和治理能力现代化,必须抓好城市治理体系和治理能力现代化。运用物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,从数字化到智能化再到智慧化,让城市更聪明一些、更智慧一些,是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路,前景广阔”等。习近平总书记的一系列重要论述为新时代中国城市治理特别是大城市治理指出了变革方向,也为“一网统管”的萌芽与发展奠定了前期思想基础和政治基调。

  • 2024-01-26
  • 阅读348
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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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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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