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《中国的能源转型》白皮书

介绍十来年中国能源成就,加快构建能源供给新体系,大力发展能源新质生产力,推进能源现代化。介绍十来年中国能源成就,加快构建能源供给新体系,大力发展能源新质生产力,推进能源现代化。

  • 2024-09-02
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中国汽车基础软件发展白皮书4.0

中国汽车基础软件发展白皮书4.0 ,中国汽车基础软件发展白皮书4.0 中国汽车基础软件发展白皮书4.0 ,中国汽车基础软件发展白皮书4.0

  • 2023-11-22
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工业元宇宙创新城市白皮书

本白皮书阐述了工业元宇宙与城市创新发展、数字经济发展之间的关系,系统研究了典型城市工业元宇宙相关产业的技术路径、基础设施、融合应用、发展特点,梳理了其工业元宇宙场景建设与产业生态建设情况,总结了工业元宇宙发展现状、发展趋势、面临的问题与挑战。在此基础上,本白皮书探索构建了工业元宇宙城市发展实施框架,从政策环境、技术支撑、应用场景、安全协同、运营运维五个维度分析了十个典型城市及相关企业案例,梳理了城市工业元宇宙发展现状、发展趋势、面临的问题与挑战,以期为地方数字经济的发展及投资者提供参考。

  • 2024-02-27
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业务中台会吞并数据中台吗?

OLAP系统和OLTP系统分别叫事务系统和分析系统,业务中台一般属于OLTP,数据中台一般属于OLAP,传统业务中台和数据中台无论在组织上、系统上都是泾渭分明的,除了数据中台需要从业务中台采集数据,两者甚至可以做到老死不相往来。

  • 2022-09-30
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智能网联汽车高精地图白皮书(2020)

高精地图的发展与智慧交通、智能网联汽车紧密相关,从智能网联汽车上路伊始,高精地图产业就应势而生并飞速发展。相对于以往的导航地图,高精地图是智能网联汽车交通的共性基础技术,其服务的对象并非仅人类驾驶员,而是人类驾驶员和自动驾驶汽车。对于L3及以上级别的自动驾驶汽车而言,高精地图是必备选项。一方面,它是自动驾驶汽车规划道路行驶路径的重要基础,能为车辆提供定位、决策、交通动态信息等依据。另一方面,当自动驾驶汽车传感器出现故障或者周围环境较为恶劣时,它也能确保车辆的基本行驶安全。

  • 2022-02-13
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大数据应用中心的成交结果招投标书范本

建成工程咨询股份有限公司(以下简称“采购代理机构"))受东莞职业技术学院(以下简称“采购人")委托,现就东莞职业技术学院大数据应用中心专业设备采购项目进行国内公开招标,邀请合格的投标人提交密封文件投标。

  • 2021-06-24
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息;由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数;该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布;将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
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大型数据中心UPS供电系统设计

文章对机柜配电的系统设计,对约束系统设置、提高系统可靠性等分别进行论述。作为一个重要的大型灾备机房,建立自己的发电机电源系统也是必须的。本工程设有一座柴油发电机房,为机房提供备用电源。柴油发电机组考虑冗余设置,当某台发电机故障时,其所带负荷能够从另一台发电机得到全部所需电力。

  • 2021-04-21
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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