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NFV技术在未来网络试验设施及运营商网络中的应用

未来网络试验设施作为我国在网络信息领域唯一的重大科技基础设施,其面向各类用户不同试验支持的需求使网络功能虚拟化(NFV)技术在其建设中得到重要的应用。阐述了NFV技术在试验设施从设备研发、网络组网到服务支持等方面的应用,并对其相关产品在当前运营商网络中的应用进行了分析和研究。

  • 2022-01-20
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触觉互联网应用场景浅析

随着互联网技术的演进升级与创新发展,触觉互联网迅速成为火热的研究领域。触觉互联网突破了传统人机交互方式,在视觉与听觉信息反馈的基础上,叠加远程触觉体验,并能满足低延迟、高可靠、高连接密度、高安全性的网络通信需求。对触觉互联网进行了概述,探讨了触觉互联网的应用场景,指出触觉互联网当前存在的问题,并对其进行了展望。

  • 2022-01-17
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大数据和人工智能行业研究浅析

大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值。随着大数据的发展,其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面,成为影响产业发展的一个重要因素。

  • 2022-01-17
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汽车HMI交互体验及设计方法浅析

众多分析指出,触控屏幕的交互是现阶段智能座舱人机自然交互的主流形式,同时语音交互和传统按键交互也是比较重要的交互方式。很多座舱原有的需要通过物理按键来完成人机交互过程的功能,现在智能大屏上都可以实现操作。功能设置更加集中,识别区域更加明确,是触屏交互的两大特点。

  • 2022-01-17
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基于随机森林回归的火电机组供电煤耗遗传优化模型

火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制。

  • 2022-01-17
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混煤掺烧全程动态优化系统的创新与应用

国电谏壁发电厂为大型燃煤火力发电企业,现有2×1000兆瓦、6×330兆瓦燃煤机组锅炉。自2011年底以来,国电谏壁发电厂与华中科技大学基于《大型电站锅炉混煤燃烧理论方法及全过程优化技术》共同开发应用。通过该成果的应用提高了燃料生产管理信息化和科技化水平,拓宽锅炉煤种适应性范围(4000-6000大卡,硫份0.1%-3.8%,挥发份20%-48%范围内各种煤),并从国电谏壁发电厂现有SIS系统中采集相关燃料生产数据,实现数据及时准确,从而实时监视原煤仓中多煤种的分界面,对煤种的燃烧误差时间小于5分钟,降低煤粉燃烧的NOx,SOx排放量(单元机组年最大可降低10%),在经济氧量运行下,降低发电煤耗1克/千瓦时左右,降低锅炉的结渣、沾污和积灰,充分利用高热值煤,使煤的发热量、灰分及矿物质含量保持稳定,降低机组发电煤耗,同时实现露天煤场、干煤棚管理数字化。

  • 2022-01-17
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人工智能技术在火电领域的应用研究

为了应对新一轮的科技革命与产业变革,加快转变我国经济发展方式,国务院在2015年发布了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领《中国制造2025》,强调加强信息化与工业化的深度融合,加快智能制造、智慧工厂的建设。电力是驱动工农业生产和社会生活的动力源,人工智能是未来智能电厂的核心部分,将其应用到电力系统中,不仅是电力系统发展的必然选择,也是能源电力转型的重要战略支撑。

  • 2022-01-17
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通信系统优化对分布式机器学习系统性能提升的分析

随着人工智能技术的迅猛发展,分布式机器学习系统的应用不断加速,对该系统性能提升的研究愈发紧迫。聚焦用于分布式机器学习的通信系统对整体系统性能提升的重大影响,从机器学习计算的独特性及分布式系统性能现有分析理论的局限性入手,对理论和工程实现两个维度深度分析了通信系统优化对于分布式机器学习系统实现线性乃至超线性加速的可行性,提出了影响分布式机器学习系统性能提升最为关键的三个通信系统优化核心要素,并对机器学习分布式系统中的通信优化理论及未来实践方向作出了展望。

  • 2022-01-17
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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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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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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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