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2023-2025智慧交通发展趋势分析(52页 PPT)

具备信息交互的高级别自动驾驶车辆(单车智能)、具备精准感知功能的智能化公路(路侧集成)以及助力这二者协同交互的智慧平台与技术环境(云端协同),共同搭建了城市的智慧交通体系,形成城市智慧交通的三大核心赛道

  • 2024-01-18
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大型集团公司IT信息化顶层规划报告

1、已有的ERP、SPM系统功能满足现在的业务需求,但部分功能点需要优化,在未来推广实施过程中进行优化 2已有的WMS、MES部分功能缺失,比如: WMS没有管理平面库,MES仅在部分产线使用: 3优化当前费用报销流程,通过线上处理提高报销管理效率。

  • 2024-01-18
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2023中国数据要素生态研究报告

数据作为关键生产要素的价值日益凸显。从2022年底“数据二十条”的发布奠定了我国数据基础制度的“四梁八柱”,到2023年底国家数据局发布第一条数据要素文件明确了“数据要素X”的行动计划,我国数据要素从制度体系、流通交易到数商生态日臻完善。为助力发挥海量数据规模和丰富应用场景优势,推动数据在不同场景中发挥千姿百态的乘数效应,本报告梳理了数据要素市场主体与行动,包含制度体系、流通交易模式与数商价值与能力,展现数据要素生态全景,以期为产业相关人员提供参考。

  • 2024-01-18
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2023爱分析·智慧医院厂商全景报告

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  • 2024-01-18
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AI智算时代已至,算力芯片加速升级

在进入21世纪以来,在大数据和大算力的支持下,归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位深度学习的浪潮席卷人工智能,人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期。智算中心的发展基于最新人工智能理论和领先的人工智能计算架构,当前算法模型的发展趋势以AI大模型为代表,算力技术与算法模型是其中的核心关键,算力技术以A芯片、AI服务器、AI集群为载体。

  • 2024-01-18
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2023生成式AI驱动向量数据库加速发展-对于AI产业趋势的思考

toB生成式A1应用均需外挂知识库以提升大模型精度,将驱动向量数据库的爆发。向量数据库是非结构化数据的特殊形式,它的核心是将各种数据(如文档、音频和视频) 转化为空间向量进行相似性搜索以提高不同数据类型的搜索效率和准确性,这使其在A1和深度学习领域中有着广泛的应用。生成式A1出现后,尤其是在toB场景中需要应用到向量数据库在大模型上外挂“企业知识库”,企业内部数据将被存储在向量数据库中,以提升大模型精度。

  • 2024-01-18
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埃森哲投资韧性供应链,重塑全球合作

过去几年,制造业在端到端供应、生产和运营领域面临了诸多挑战,包括需求波动、成本上涨、极端天气事件和技术创新带来的影响等。这些挑战大大降低了制造业的韧性,导致企业错失了大量的收入增长机遇(参见图1)。许多企业的应对之法是引入短期解决方案,将其快速应用到复杂的全球网络当中,以提高成本效率并争取准时交付。另一些企业则采取了被动型策略――比如增加库存,然而这样做代价不菲,因为用于生产的存货价值已攀升至1.9万亿美元。1

  • 2024-01-17
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埃森哲技术展望 医疗技术行业- 多元宇宙 融合共治 -掀起医疗技术行业变革的技术与体验2023

元宇宙的许多组成部分一直在推动医疗技术革命。如果执行得当,将有机会改变纳税人、供应商、医护人员和消费者的体验,进而让患者护理得到改善。数字化互动不再是可有可无的锦上添花,而将成为不可或缺。

  • 2024-01-17
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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