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5G智慧医疗全流程服务白皮书

白皮书针对患者在就医的全流程进行5G智慧医疗服务解析,分析院前筛查、院前急救、院内重症监护、院内智能影像分析、院间远程会诊、院后个人健康管理等应用的具体场景、关键技术、配置需求以及典型应用案例,从院前、院内、院后等各环节逐步实现5G+智慧应用创新。飞利浦与中国联通将以白皮书为起点,响应国家对5G新基建的要求,开展基于5G新型网络架构的智慧医疗技术研发,建设5G与新兴技术深度融合智慧医疗发展应用,为广大健康人群、疾病患者和医护人员带来有意义的创新。

  • 2021-06-29
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工业4.0智能互联网数据中台(全)

产业互联网强调社会生产要素、社会生产流程的生产要素协同,是利用互联网+等新一代技术对社会生产要素、社会生产流程的协同重组、融合重构。工业互联网更强调底层的生产设备的链接基础上的数字化、网络化、智能化的生产、管理、营销系统协同,重点面向的是工业制造领域.

  • 2021-06-18
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基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法_马汉达

社交网络用户的指数型增长,用户在网络中难以找到适合自己的好友,提出了一种基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法。首先利用多目标检测算法SSD对搜集到的用户图片进行信息提取,再利用时序模型在时间维度上对提取到的信息做进一步处理,然后利用JS散度公式计算用户间的相似度,最后与基于用户个人信息得出的相似度进行加权式融合,得出综合的用户相似度,使用TOP-K思想进行用户推荐。在新浪微博用户数据集上的实验表明,参考因素的权重取值会影响推荐结果,文中所述的算法与只考虑用户属性或用户图片的算法相比,该方法精准度更高。

  • 2021-04-25
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快手指标规范化及OneService平台化实战-刘一凡

在大数据领域,指标是对业务的数据度量,所以业务获取的数据通常都以指标形式进行交付,例如:业务方提出的数据需求内容、向业务方展示的数字看板等,指标可谓是无处不在。但是,对指标的管理以及对外指标服务过程中,常会面临“规范不统一”、“口径不一致”、“出口不统一”等一系列问题。针对这些问题,快手数据平台构建了符合快手现状的指标中台体系(代号:盖亚/Gaia)并在全集团数据中台体系落地。本文为大家详细介绍快手的指标规范化建设以及OneService平台化的实战经验

  • 2021-04-16
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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

  • 2026-04-11
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高吉普教高:微型宽频交流电场传感器设计及其电场无失真测量评价

电场信息是新型电力系统状态智能感知、信息深度融合的基础。电场测量需兼顾无失真、微型宽频、强稳定性、易集成等众多性能需求。针对新型电力系统数字化发展需求,对地线侵入造成的电场测量误差来源进行分析,提出了微型宽频交流电场传感器设计方案和电场无失真测量方法,开展了无失真电场传感器设计,并与微机电系统(microelectro mechanical systems,MEMS)和光学电场传感器进行了无失真测量效果对比。结果表明MEMS电场传感器向上偏移间隙中心2 cm时电场测量误差为13.2%,光学电场传感器的电场测量误差在3%左右。无失真电场传感器的测量误差均在2%左右,且不随传感器的偏移距离而增大或减小,实现了地线干扰的隔离效果,且电场无失真程度优于光学电场传感器。

  • 2024-08-28
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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离散制造业边缘计算解决方案白皮书(征求意见稿)

数字化浪潮正席卷传统离散制造业,逐步优化了生产车间的工艺条件和生产流程,在这个过程中,边缘计算快速兴起并体现出特有优势。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系,就近提供智能化服务,满足离散制造业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求,其为离散制造业的数字化、网络化、智能化转型提供了强大助力。

  • 2021-04-18
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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