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数据中心智能化运维发展研究报告 (2023 年)

新型数据中心是支撑 5G、云计算、人工智能等新一代信息技术发展的算力载体,是推动经济社会数字转型、智能升级、融合创新的关键基础设施。随着以高技术、高算力、高能效、高安全为代表的“四高”成为产业发展新目标,智能化作为新型数据中心高技术的重要体现,已经成为新型数据中心的重要发展趋势。

  • 2023-03-26
  • 阅读404
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装备制造企业数字化转型平台框架

当前,面对技术、市场以及供应链等多重挑战,在软件定义、数据驱动、数字孪生、大数据、人工智能及元宇宙等技术加持下,装备制造企业不断采用新工艺、新材料,以新模式推动产品快速创新。

  • 2023-03-26
  • 阅读353

中国石化数字化转型的认知与实践

中国石化是世界第一大炼油公司和第二大化工公司,加油站总数位居世界第二,如此复杂的业务,如此庞大的体量,在当今瞬息万变的时代如何才能够跟得上信息化和数字化发展,让大象起舞呢?

  • 2023-03-26
  • 阅读328

城市·建筑元宇宙蓝皮书_最终版_

近日由北京市通州区住房与城乡建设委员会、北京市通州区发展和改革委员会、北京市通州区经济和信息化局、北京市规划和自然资源委员会通州分局、北京市通州区科学技术委员会、北京市通州区张家湾设计小镇专班六大官方机构共同指导,北京建院和商汤科技联合发起,并由数字科技研究院和商汤智能产业研究院联合主编的《迈向未来——城市·建筑元宇宙蓝皮书》正式发布。

  • 2023-03-23
  • 阅读534
  • 下载1

人工智能基础数据服务白皮书

人工智能是驱动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,目前中国人工智能产业处于高速增长期,正在加速向各行各业渗透,包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防及自动驾驶等,其中,自动驾驶由于场景的复杂性以及对安全的极高要求,推动了人工智能的迭代演进。德勤科技、传媒和电信行业推出本篇白皮书,着眼人工智能基础数据服务市场发展趋势,重点关注自动驾驶领域应用,分析人工智能基础数据服务行业竞争格局,通过代表性厂商和行业标杆案例,展现行业发展活力和企业优势能力

  • 2023-03-21
  • 阅读393
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数据资产价值实现研究报告

“数据资产”概念源于“资产”的概念演化。1957 年,美国会计学会发表的《公司财务报表所依恃的会计和报表准则》中明确指出:“资产是一个特定会计主体从事经营所需的经济资源,是可以用于或有益于未来经营的服务潜能总量”。对资产的这一认识,第一次明确地将资产与经济资源相联系。

  • 2023-03-16
  • 阅读252
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  • 104页
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信创产业发展研究报告

关键信息基础设施大多依赖海外。目前国内重要信息系统、关键基础设施中使用的核心信息技术产品和关键服务大多依赖国外,全球网络根域名服务器为美国掌控;中国90%以上的高端芯片依赖美国几家企业提供;智能操作系统的90%以上由美国企业提供。

  • 2023-03-16
  • 阅读268
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  • 84页
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数据治理指标体系建设

指标作用:想找到没有下游使用的模型,命中可下线的策略方向实施。 判断逻辑:通过数据平台的血缘信息,没有任务(包含调度及查询)使用。 遇到问题:个别团队有非标访问(野生客户端),不能被平台的血缘收录。

  • 2023-03-16
  • 阅读202
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  • 31页
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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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DecisioWorks_生产决策能力工具包产品白皮书

本方案基于DecisioWorks生产决策能力工具包,从一个边界清晰、数据可获取、结果可复核的真实场景开始,完成标准化数据接入、业务语义映射、目标与规则配置、受控求解、结果分析和方案复核。 企业可以先将分散的生产数据整理为具有业务语义的决策数据资产,再通过真实运行验证数据、规则和模型是否有效,进一步将验证结果应用于生产计划、作业排程、产能评估、交期分析和异常响应。 方案采用本地部署和License授权模式,不要求客户将生产数据上传至外部云环境。对于MES、ERP厂商、系统集成商和咨询机构,DecisioWorks也可以作为生产决策能力组件,嵌入合作方现有产品与行业解决方案。 DecisioWorks 主页:https://qiaoyx-or.github.io/production-decision-sandbox

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2026新一代自动化渗透测试应用指南:渗透测试正进入“自主智能体时代”

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