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开启女性智能护理新时代

健康医疗、拍照美化、购物、生活服务类APP女性活跃用户比例均超 过60%,女性选择垂直化产品趋势突显。 购买频次、消费金额,女性>男性。

  • 2021-12-31
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打造”价值型”行业多场景视频应用云

西安融科通信技术有限公司成立于2012.2,是一家专门从事即时通讯、音视频产品研究与开发的高新技术企业。公司现有员工40余名, 大多来自华为、中兴、大唐、研究所等知名通信企业,其中本科以上学历占90%,研究生以上学历占40%。 公司自成立伊始,在经过两年多的发展和探索后,于2014.1正式启动音视频应用产品的规划和开发,并确立以“云视互动”作为企业唯 一品牌名。其后 ,公司在2014.11推出集即时通讯、音视频技术于一体的“互动开发云”产品,旨在帮助软件开发者或软件厂商快速实现自 身产品不同场景的互动应用。由于该产品的先进性和自身蕴含的高价值技术沉淀,公司于2015年7月成功获得软件巨头用友集团的战略投 资。目前“互动开发云”产品已成功应用于用友集团、深圳彩讯、环球网络、西部机场集团、恒谦教育、空中医院、易联众、致远软件等知 名企业,同时多个行业的开发者用户也达到了2000多家。

  • 2021-12-31
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区块链产业发展趋势、重点企业布局及运营商参与建议

我国拥有广泛的区块链技术应用落地场景,在国家政策与各地政府的大力支持 下,我国区块链技术持续创新,区块链产业发展态势良好,在经济社会各领域的 项目正加速落地,有望成为推动数字中国建设的重要推动力,为推动我国实体经济转型升级,构建现代化经济体系作出重要贡献。详细分析了区块链产业发展趋势特征和产业链组成,对我国三类区块链企业的区块链战略布局进行了总结归纳,从技术、基础设施、行业监管等方面分析了区块链产业发展面临的挑战,最后提出了电信运营商参与区块链产业发展的相关建议。

  • 2022-01-04
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Hamilton模型在智慧文旅设计中的应用研究

旅游线路优化问题是旅行规划中一个重要课题,是旅游业发展到一定阶段的必然要求。对传统Hamilton算法进行优化改进,对云南省的5A级景点线路进行了优化。并将该算法设计成程序,便于游客的线路选择。研究结果发现:使用该方法对景点的经纬度数据进行一次分配,便可获最短的旅行线路。这种算法减少了线路选择的时间,操作更加简单,展示了定量研究方法在旅游线路优化 设计中的应用潜力。

  • 2022-01-04
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基于MTCNN和facenet的人脸识别

人脸识别技术在智能城市建设中广泛应用,传统人脸识别算法依赖人工设定的特征,通常会带来不可期望的人为因素和误差。随着计算机算力的提升,基于神经网络的人脸识别方法由于其准确高效深受工业界偏爱。提出了基于多任务卷积神经网络(MTCNN — — Multi-task Cascaded Convolutional Networks)和Facenet的人脸识别方法,并实现了从图像处理到识别结果输出的整个人脸识别系统。

  • 2022-01-04
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基于小数据的钢筋检测方法的研究

在工地建筑领域,钢筋已然成为不可或缺的基本材料之一,在我国的绝大数工地,现有的钢筋计数方法是工人逐一统计已计数和未计数的钢筋,不仅耗时、耗力,而且由于工人长时间计数钢筋,人眼和人脑容易疲劳,计数误差将增加由于工地钢筋图像数据不便于大量采集和标注,提出一种基于小数据的钢筋检测模型,将该模型应用于智慧工地中的钢筋计数应用,工人只需将拍摄的钢筋图像通过终端传入模型,便可以快速准确地得到图像中钢筋的数量。

  • 2022-01-04
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5G无线组网部署及配套改造方案探讨

立足于当前5G外场规模试点,总结发现5G无线网设备普遍功耗是现有4G系统的4~5倍;对CU/DU功能重构后的设备形态进行预估,结合C-RAN架构特点对5G分阶段无线网架构部署演进行分析,建议5G初期无线网需同时做好满足现有D-RAN架构下的快速部署和面向C-RAN演进需求的基础配套资源预埋准备。在此基础上,以某5G试验网建设为案例依托,研究总结了5G建设初期阶段涉及的配套改造方案,为后续5G快速部署奠定资源基础。

  • 2021-12-31
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时印科技---膳食3D打印私人定制生态圈

时印科技---膳食3D打印私人定制生态圈 公司目标:通过3D打印技术,从源头重新定义食品;让食品的形成更加个性化、 数据化,并让吃这种行为变得更多的体验化、娱乐化。 公司宗旨: 让创意饮食成为一种时尚。

  • 2021-12-31
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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