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郭光灿院士:量子计算技术的研究现状与趋势

1900年 Max Planck 提出“量子”概念,宣告了“量子”时代的诞生。科学家发现,微观粒子有着与宏观世界的物理客体完全不同的特性。宏观世界的物理客体,要么是粒子,要么是波动,它们遵从经典物理学的运动规律,而微观世界的所有粒子却同时具有粒子性和波动性,它们显然不遵从经典物理学的运动规律。20世纪20年代,一批年轻的天才物理学家建立了支配着微观粒子运动规律的新理论,这便是量子力学。近百年来,凡是量子力学预言的都被实验所证实,人们公认,量子力学是人类迄今最成功的理论。

  • 2023-08-25
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智能楼宇:楼宇智能化技术讲解

智能住宅小区(以下简称智能小区)是智能建筑的一种。在城市内一个相对独立的区域实行统一管理且由特征相似的住宅楼群构成的住宅小区实施的建筑智能化,称为小区智能化,具有住宅小区智能化系统的小区为智能小区。与公共建筑中的智能建筑相比较,智能小区强调住宅单元个体,侧重物业管理功能。住宅小区智能化是利用4C(计算机、通信与网络、自控、IC卡)技术与建筑艺术、环境艺术有机地结合在一起,通过有效的传输网络,将远程信息服务与管理、物业管理与安防、住宅智能化系统集成,为住宅小区的服务与管理提供高技术的智能化手段,以期实现快捷高效的超值服务管理,提供安全舒适的家居环境。小区智能化系统一般包括以下子系统:(1) 安全防范子系统;(2) 信息管理子系统

  • 2021-04-18
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Python网络编程第三版264页

Python网络编程第三版264页 共18章

  • 2021-06-29
  • 阅读1056
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  • 364页
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云安全发展研究报告

近些年,我国各行业上云用云进程加快,云计算承载的业务和数据规模不断提升,云安全成为影响企业生产经营的关键要素之一随着政策法规不断完善、技术和市场逐渐发展,云安全体系优化变革面临新机遇。

  • 2024-12-20
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《大交通时代:行业数字化转型之道》电子书

交通是兴国之要、强国之基。新中国成立以来,陆海空立体运输的飞速发展令人瞩目。我国从过去交通闭塞、流动不畅,到如今成为世界上交通运输最繁忙、最快捷的国家,走过了一段不平凡的旅程。未来,交通行业将面临新的机遇和挑战,安全、高效、绿色、经济、舒适成为交通新时代的关键词。在交通强国建设的过程中,离不开前沿数字技术的助力,数字技术将在交通领域大放异彩。

  • 2024-12-19
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2024年中国绿色债券白皮书

天地有大美而不言,四时有明法而不议。几千年来,中华 民族尊重自然,保护自然,倡导天人合一、万物并育的生态理 念,追求人类与自然界和谐共生,强调人类要遵循自然界的客 观规律,按照与自然法则相适宜的方式行事。

  • 2024-12-25
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云起无垠&数说安全:模糊测试白皮书2024

在信息技术迅猛发展的数字时代,软件已成为一切的基石。海量代码正在快速改变各行业的生产范式,加速全球信息技术的进步。然而,随着开源组件和第三方代码的广泛应用,前所未有的安全风险也随之而来,使得软件安全问题成为企业乃至国家的关注焦点。

  • 2024-12-20
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  • 154页
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中国软件根技术发展白皮书(数据库册)

党的二十大报告明确提出,坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,加快实现高水平科技自立自强,加快建设科 技强国,并对完善科技创新体系、加快实施创新驱动发展战略等作出了系列重要部署。

  • 2024-12-23
  • 阅读1054
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  • 12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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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