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中国数据中心产业发展白皮书(2023年)

经过 20 年的发展演进,国内数据中心产业发展进入了新的转型阶段。数字经济、“东数西算”、“双碳”、算力、AI 等多元要素影响下,数据中心产业发展呈现出“三体三化四样”的时代新特征。

  • 2023-04-27
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容器云资源数据关联与数据联动的难点和解决思路

随着容器云覆盖的业务越来越多,日常人工的容器云维护方式和管理已经无法满足技术上的需要,因此拥有自动化运维解决方案至关重要。容器云自动化运维需要覆盖多种类型的IT环境,并具备可扩展的能力,便于获得对全局基础架构的完全可见性和性能控制。

  • 2022-09-29
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分布式潮流控制器的工程应用综述

为应对日益复杂的经济形势和能源局势,国网浙江省电力有限公司提出建设能源互联网下的多元融合高弹性电网,以节约能源、节省投资和唤醒资源为理念,充分挖掘在运设备潜力,增强安全承载评估能力,提升电网资源配置能力,在推动电网高质量发展上实现率先引领[1-2]。

  • 2021-12-24
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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法_彭珍瑞

标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机(SVM)建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。

  • 2021-05-06
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法)对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型(Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型)进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好; Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好;而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差;粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳;模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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建筑智能化工程系统介绍

计算机管理系统工程:计算机管理系统属于综合性的软硬 件管理维护性质的,其中以软件的管理占有主导地位。通俗的说就是有很多 的电脑,这些电脑通过网络线互相连接起来形成了一个网络,然后首先就是 在这些网络中采用软件把他们有机的管理起来,协同工作。 2、楼宇设备自控系统工程建筑设备 自动化系统(简 称BAS):楼宇自动化控制采用的题计算机集散控制,所谓计算机集散控 制就是分散控制集中管理,它的分散控制器通常采用直接数字控制器( DDC),利用上位计算机进行画面的监控和管理。主要手段是动画、曲线、文本、数据库、脚本、和各种专用控件等。楼宇自动化包括:空调与通风监控系统、给排水监控系统、照明监控系统、电力供应监控系统、电梯运行监控系统、综合保安系统、消防监控系统和结构化综合布线系统。

  • 2021-04-21
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GFK消费科技行业洞察白皮书

COVID已使世界陷入一个不确定性的状况,但根据GfK最新调查指出,就技术消费品而言,最坏的时代已过去。更具体来说,随着世界开始学习应对COVID带来的影响,智能手机的销售正在复苏。

  • 2021-04-19
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大数据产业发展的新动力

大数据产业发展的新动力,当前,大数据产业已经成为我国数字经济发展的重要引擎。随着国家加大力度支持新基建发展,人工智能、5G、物联网、数据中心等产业有望驶上“高速路”,这对国内大数据产业来说也是一大关键利好。

  • 2021-04-20
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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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