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【企业数字展厅】数字化技术的魅力

随着科技的发展,艺术的边界不断被拓宽。艺术与科技的完美结合,散发出了文化新的魅力,科技成为连接人与心灵的手段桥梁,艺术起到了抚慰人心的治愈之力。在信息纷繁的世界里,政府及企业如何将自身亮点最大化呈现于目标受众眼前?——打造数字展厅,或许是最好的途径。当下,人们对于认知方式都有了全新的改变,而展厅更是企业和消费者之间重要的沟通桥梁,其特点是产品展示更直观,交互更有趣味性,消费者认知感更强,且能够具有真实体验感,于是企业数字展厅应运而生。那么应该如何打造一个与时俱进的企业展厅呢?

  • 2021-04-30
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大数据采集与清洗

大数据( Big Data)是指用传统和常用的软件和工具在一定时间内成获取、 管理和处理的数据集。数据预处理就是将采集来的数据从多种数据库导入到大型的分布式数据库中(目前主要是hfds或hive ) ,并同时做一些简单的清洗LOGOTYPE INSERT却精小理工作。

  • 2021-04-27
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物联网综合运维管理系统的生产技术

本技术公开了一种物联网综合运维管理系统,包括数据采集和处理子系统和运维管理呈现子系统,其特征是:所述数据采集子系统包括:数据采集模块:与被管物联网的基础设备和相关的业务系统交互,遵循标准的通信协议,完成所需要的各类原始管理数据的采集;数据处理模块:将采集得到的各种数据进行筛查、整理和标准化处理,提供各应用功能进行分析、统计及存储,将收集的各类原始数据信息与KPI阈值对比后进行分析、配置或者处理,形成资源分类的告警信息;所述运维管理子系统:实现物联网设备、网络、服务器和软件系统运行状况的统一监控和管理,保障物联网的正常运行。

  • 2021-04-28
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中药工业大数据关键技术与应用

中药工业是中医药大健康产业的主体。在《中国制造2025》引领和推动下,智能制造日益成为中药制造业转型升级的重大趋势,是促进中药工业高质量发展并服务“健康中国”战略的重要举措,也是增强企业核心竞争力的必然选择。参照德国“工业4.0”,当前我国中药制造业总体处于工业2.0水平,全产业链发展不均衡,1.0,2.0和3.0并存。工业2.0阶段主要完成生产过程的自动化改造,工业3.0阶段主要完成制造业信息化和数字化,工业4.0阶段目标是使制造系统像人一样思考和工作,具有自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制、以及协同工作能力,即实现真正意义上的制造智能化。

  • 2021-04-20
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华为生态环境大数据解决方案

华为携手北京思路创新科技有限公司(以下简称“思路创新”)完成了城市级生态环境大数据平台在基于鲲鹏处理器的华为云Stack和GaussDB大数据上的兼容性、性能与高可靠性验证,并联合推出城市级生态环境大数据解决方案。 该解决方案包含基于鲲鹏的城市级生态环境大数据支撑平台,利用关系型数据库、数据集成ETL、分布式文件系统(HDFS)、分布式计算MapReduce等技术,集成、整合、存储管理各类环境相关数据(包括环境监管数据、物联网时序数据、互联网数据、其他委办厅局数据)。依托人工智能、机器学习、模式识别、可视化等技术,对环境管理中看似毫无关联,碎片化的,以及反映问题某个方面表面现象的信息进行关联分析,从中发现趋势、找准问题、把握规律,推动各类生态环境问题的有效解决,提高政府管理决策的水平,实现环境部门“用数据说话,用数据管理,用数据决策”。

  • 2021-04-29
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一种安全性高的智能化建筑楼宇

本发明公开了一种安全性高的智能化建筑楼宇,包括光伏发电板、杆体、减震垫、减震弹簧和拍照摄像头,通过设置光伏发电板用于将光能转化为电能,进一步为居民进行供电,降低了居民的用电成本,节能环保,提高了设备的实用性,调节杆体在筒体内伸缩实现了对光伏发电板高度的调节,从而保证光伏发电板不被楼宇主体顶部的其它物体遮挡,通过设置减震垫用于对光伏发电板在大风等天气下产生的震动进行吸收,避免震动过大对光伏发电板本身造成损坏,提高了光伏发电板的抗震性能和防风性能,通过设置减震弹簧用于对光伏发电板在大风等天气下产生的震动进行进一步的吸收,所述拍照摄像头用于对楼宇主体顶部的光照情况进行拍摄。

  • 2021-04-30
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精细化工过程及设备检测和监控技术研究

简要分析了当前精细化工生产过程及设备检测与监控技术存在的问题与面临的挑战,分别介绍了基于数学模型估算的软测量技术,计算机模拟的虚拟仪器检测技术,图像采集处理和识别的机器视觉技术,光谱检测和化学计量学方法的过程分析检测技术,以及基于射线透视成像的工艺设备运行工况检测技术等。精细化工过程及设备监控技术主要研究动向为生产工况和生产质量的综合性统计过程控制以及生产过程的综合性安全保护控制等。

  • 2021-04-21
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公司ERP系统技术要求-公开

未来XXXXX电子有限公司应构筑以ERP系统为核心的集成的生产经营管控平台,基于统一集成的信息化管控平台,通过合理的组织结构设计、业务流程的设计和统一规范的基础数据管理,不断推进和建设信息化对企业的支撑体系。

  • 2021-04-23
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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