复杂电力（能源）系统的分布式感知与协同估计/检测研究综述

近年来，“互联网+”智慧能源、电力市场改革、新能源革命等一系列举措引发了电力系统信息大爆炸，导致海量的电力设备、电器以及用户需要连接。信息的感知、连接、传输、处理、应用及发布，范围越来越广，规模越来越大并出现了大规模、复杂的高维的动态系统，伴随着海量数据集。而集中式信号处理在处理这类问题时，存在着通信负担重、计算复杂度高、可扩展性差、鲁棒性差等缺点。因此集中式信号处理方式已经明显不适用，需要新业务、新模型、新算法来解决。在大规模复杂电力系统中采用分布式信号处理是有效的解决方法。本文从多个角度对国内外分布式感知和协同估计进行梳理和综述，为后期研究提供一定的理论基础。

2022-01-12
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5G在核电行业的业务场景研究

目前国内外核电厂虽然尚未大规模应用无线通信系统，但无线通信技术及其智能应用已经成为重要的研究方向。介绍了核电厂无线通信网络的建设及业务现状，通过调研分析，总结了核电厂无线通信网络的各类业务场景需求，为后续核电厂建设5G无线通信系统提供了充实的基础资料。

2021-12-22
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政务外网IPv6演进技术白皮书（2021）

IPv6（Internet Protocol Version 6，互联网协议第六版）是互联网升级演进的必然趋势、是网络技术创新的重要方向、是网络强国建设的基础支撑。2017年，以习近平同志为核心的党中央作出推进IPv6规模部署行动的战略决策。按照中央网信办、国务院办公厅的工作部署，国家电子政务外网已开始启动IPv6改造工作。“十四五”时期，我国将加快数字化发展，大力推进数字政府建设。政务大数据、城市治理、专网融合、移动办公等来自制度、技术、场景的变革要素正在加速涌现，持续挑战政务外网IPv4服务能力。为贯彻落实党中央决策部署，有效应对数字时代的业务挑战，需要加快政务外网IPv6演进。本白皮书旨在为政务外网全面向IPv6演进提供分析和指导，给出基于IPv6的新一代政务外网建设思路和演进路径，为地方政务外网IPv6改造提供参考。

2021-08-06
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工业技术软件化产业联盟工业APP白皮书202083页

本白皮书旨在描述清楚工业 APP 是什么，厘清工业 APP 与其他相关概念的关系；从工业 APP 开发、应用与生态建设等方面描述工业 APP 的发展现状和路径，促进百万工业 APP 培育工程实施落地，推动工业 APP 在企业中应用落地，促进工业 APP 生态建设。

2021-06-23
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华为USG9500系列下一代防火墙产品虚拟化技术白皮书

虚拟化是一项日久弥新的技术，通过虚拟化，组件或系统可以获得隔离、解耦以及资源的最大化利用。从虚拟操作系统平台、VMM、VLAN、VPN 到当前的Hipervisor、OpenFlow、SDN，虚拟化技术一直没有停止创新和发展。当前蓬勃发展的云计算及其相关产业，最重要的一项基础技术便是虚拟化。虚拟化能够为用户带来节省投入、快速整合、降低运维成本等利益，越发体现其强大的生命力。Gartner《服务器虚拟化的未来》显示“截止2008 年，不能充分利用虚拟化技术的企业将会多支出 40%的采购成本和 20%左右的管理成本”。由云计算等新技术掀起的信息产业变革已不可阻挡，为适应正在发生的革命性变化与融合，华为做出面向客户的战略调整，华为的创新也从电信运营商网络向企业业务、消费者领域延伸，协同发展“云-管-端”业务。在此业务转型的大背景下，防火墙产品也需要转变传统观念，以全新的视角来实现虚拟化并融合入大平台。

2021-06-15
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当传统车企发力数字化技术

不平凡的2020年对于很多车企而言是艰难的一年，但对于蔚来、小鹏、理想等头部新势力车企来说也许是喜多于悲，股价飙高、市场销量稳步攀升，发展态势相当良好。新势力的车型通过主打智能科技配置走出一条差异化路线，带来比传统燃油车更便利和更先进的用车体验，因此市场受欢迎度不错。但是，在新势力的成绩稳步上升之际，很多传统车企也开始进军软件研发领域，并视之为重要战略方向。那么，当传统车企发力智能领域，新势力车企的前景还有多大？

2021-04-30
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互联网金融门户

互联网金融门户（ITFIN）是指利用互联网进行金融产品的销售以及为金融产品销售提供第三方服务的平台。它的核心就是“搜索+比价”的模式，采用金融产品垂直比价的方式，将各家金融机构的产品放在平台上，用户通过对比挑选适合自己的金融产品。

2021-04-25
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语音生成及相关拓展技术的应用实践

智能语音交互，是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。适用于多个应用场景中，包括智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等。本课程主要讲解智能语音相关技术，包括语音识别、人机交互、语音合成等。

2021-04-16
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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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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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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

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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