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数据中台与数据治理标准方案

当前大多传统企业的数据中台建设还处于初级阶段,但随着移动互联网的发展、线上线下融合,数据服务的形式、场景开发增多,业务维度更加复杂,数据中台建设面临更多挑战

  • 2024-12-03
  • 阅读283

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417

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427

山东科技大学(张玉敏):2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告

山东科技大学(张玉敏):2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告,山东科技大学(张玉敏):2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告

  • 2024-11-30
  • 阅读303
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  • 24页
  • pdf

全球新一轮产业转移:趋势、影响及应对-赛迪论坛-2024

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前,大数据企业达到了8900多家,大数据产业规模总量超过1100亿元。

  • 2024-11-30
  • 阅读261
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  • 15页
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清华五道口:2024国家创新体系推动科技成果转化:来自以色列的经验报告(35页)

国家创新体系是由高校、企业、政府等要素组成的网络,通过制度性的组织活动和相互作用,实现新知识和新技术的创造以促进经济发展。以色列完善的国家创新体系是其强大创新力的源泉之一,通过构建科技成果转化体系、环境支撑体系、科技金融体系,实现了高校、企业和政府之间的合理分工和良好协作,推动多项创新指标全球领先。本报告全面研究了以色列的具体实践,其成功经验对我国具有多方面启示:政府需主动构建国家创新体系、建立市场的化科技成果转化机制、设立科技计划支持早期研发成果产业化、以政府引导基金助力科技企业融资和风险投资行业发展。

  • 2024-11-30
  • 阅读283
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  • 35页
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普华永道:2024能源新纪元:可持续引领能源行业致胜转型报告

作为全球和中国发展议题的焦点,能源行业正处于关键的转型时刻,行业逐步转变传统能源模式,迎接新的商业模式和技术创新。这一转型不仅意味着行业向绿色、高效、智能的方向发展,也将对经济社会发展产生深远影响。本报告将从宏观经济角度出发,探讨能源转型和升级的四大特征以及普华永道根据过往案例总结的领先方案,为能源行业的未来发展提供策略指导,助力各界应对挑战、把握机遇,共同迈向绿色低碳的未来

  • 2024-11-29
  • 阅读578
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  • 44页
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配电网透明化全息智能感知

配电网作为电网的“神经末梢”,连接着电力主网和千家万户,是重要公共基础设施,也是新型电力系统发展的重要环节。随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,供电保障能力和优质服务水平面临更严峻的考验。传统的基层管理模式工作效率过低,社区安全、民生需求的数据感知与挖掘能力不足,难以满足民众对于优质服务的需求。

  • 2024-11-29
  • 阅读317
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  • 7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产品介绍

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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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

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