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企业架构及典型设计(71页 PPT)

在以往的机械制造过程中经常会出现问题,而通过智能机械制造的发展,由于可以在工作的过程中出现故障时及时的对故障进行发现和解决,所以能够在一定程度上提升机械制造的安全性。

  • 2022-03-27
  • 阅读4907
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  • 35页
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车联网白皮书(网联自动驾驶分册)-中国信息通信研究院(44页)

车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态,是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用,也是车联网部署发展的核心服务。我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列,将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径

  • 2021-11-12
  • 阅读4875
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  • 44页
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【中服云】集团版工业物联网平台-白皮书

集团版专为集团型企业打造,包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应。

  • 2025-03-06
  • 阅读4872
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邬贺铨院士:大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起,大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务,但在医疗、金融等专业领域中,由于缺乏行业知识,无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此,需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作,共同开发行业大模型。例如,百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说,直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

  • 2024-05-09
  • 阅读4845

时间序列数据的预处理方法总结

时间序列数据随处可见,要进行时间序列分析,我们必须先对数据进行预处理。 时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中,我们将主要讨论以下几点: ? 时间序列数据的定义及其重要性。 ? 时间序列数据的预处理步骤。 ? 构建时间序列数据,查找缺失值,对特征进行去噪,并查找数据集中存在的异常值。 首先,让我们先了解时间序列的定义:

  • 2022-08-02
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一篇适合新手的深度学习综述

文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果,从方法、架构,以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料,在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。

  • 2022-08-01
  • 阅读4716
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中国工业机器视觉产业白皮书

《中国工业机器视觉产业发展白皮书(2021)》主要聚焦机器视觉在工业领域的应用,包括工业自动化领域的图像传感器,以及基于视觉技术的工业解决方案。白皮书通过行业发展环境、趋势以及市场分析、应用场景分析呈现了工业机器视觉发展状态及发展趋势。

  • 2021-10-27
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  • 31页
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统计学入门-第二章 参数估计:其他分布参数的区间估计

在前面几个章节中,我们以正态分布为例,学习了如何对正态分布的均值和方差进行区间估计,从中可以看到对不同参数进行区间估计的重要性。与点估计相比,区间估计最大的特点就是能够在一定程度上反映估计量的精确程度。在给定置信度的前提下,估计精度越高,置信区间的长度就越小,反之亦然。因此,区间估计是一个非常有用的统计学工具,需要熟练掌握。但是,实际工作中,除了正态分布以外,还常常会碰到很多其他的重要分布(例如指数分布、0-1分布、泊松分布),它们也常被用于描述不同事件的不确定性。同理,对这些分布中的参数进行估计同样十分重要。本节就将重点讨论如何对常见分布的参数进行区间估计。首先考虑几个典型应用场景。

  • 2022-08-03
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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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