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剑维软件:工业智能2024年行业洞察

当今世界面临着错综复杂又相互交织的挑战,诸如气候变化、迅速城镇化、能源需求增长、能源转型和全球济变化等。 目前,全球已经超过了《巴黎气候协定》设定的“1.5 度℃温升警戒线”,打破了现有的气候规范,新的全球性危机已经迫在眉 睫。在此背景下,我们最强大的网络开始发生变化——能源行业正在转型,新的能源和供应技术正在迅速发展。

  • 2024-12-11
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施耐德电气:2024年轨道交通行业低压配电边缘智能管理系统应用白皮书

作为全球能源管理和自动化领域数字化转型的专家,施耐德电气业务遍及全球100多个国家和 地区,为客户提供能源管理和自动化领域的数字化解决方案,以实现高效和可持续。施耐德电 气的宗旨,是赋能所有人对能源和资源的最大化利用,推动人类进步与可持续的共同发展,我 们称之为 Life Is On

  • 2024-12-16
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微吼研究院:网络研讨会十大误区及解决方案

网络研讨会是连接远程受众、分享知识、推广品牌和产品的强有力工具。然而,许多组织在策划和执行网络研讨会时会犯一些常见错误。

  • 2024-12-16
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网梯科技:数智时代AI赋能教育教学的实践与挑战

“教育是国之大计,党之大计。在新时代背景下,我们必须积极拥抱科技,特别是人工智能技术,以推动教育的现代化进程。”教育部部长怀进鹏关于人工智能的观点,强调了 AI 在教育领域的重要性,为我们指明了教育行业在人工智能引领的新一轮技术革新形势下的工作方向。

  • 2024-12-16
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王良:大模型金融支付类企业ToC应用探索与落地

理解 ? 模 型 原 理 , 不懂 原理就 不 会 举 ? 反 三 , ?不了太远。?定 要 有 实 践 经 验 , 没有实 践 就 只 能 纸 上 谈 兵,做事不落地。

  • 2024-12-16
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数字机关应用创新评估报告数字机关建设的创新实践

随着信息技术的飞速发展,数字机关建设已成为推动政府治理现代化的重要途径。数字 机关建设不仅是一项技术革新,更是一种治理理念的更新,它关系到政府决策的科学性、服 务的精准性和资源配置的合理性。全面梳理数字机关建设的创新实践,探索其在提升政府治 理能力、优化服务流程、强化资源管理等方面的积极作用具有重要的现实意义。

  • 2024-12-16
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智慧医院安防解决方案

医疗卫生事业关乎民生,国家一直高度重视并稳步推进医药卫生体制改革。 在医疗卫生 “十三五”发展规划中,医疗信息化被确定为重点突破领域并被纳为 国家“十三五”信息化发展的重点。其中,在包括远程医疗信息系统、医疗信息平 台、医院智能化系统等医疗信息化建设中,智能及安防系统的助力十分重要。

  • 2024-12-26
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农业农村信息化专家咨询委员会:中国数字乡村发展报告

乡村振兴战略作为 新 时 代 “ 三 农 ” 工 作 的 总 抓 手,是 关 系 全 面建设社会主 义 现 代 化 国 家 的 全 局 性、 历 史 性 任 务。 数 字 乡 村 建 设既是乡村振兴的战略方向,也是建设数 字 中 国 的 重 要 内 容。

  • 2024-12-13
  • 阅读782
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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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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