面向6G的天地一体融合网络技术白皮书（2024年）

本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络，提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系，并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴，从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。

2024-02-19
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能效标准标识白皮书（2023年版）

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2024-02-27
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基于超宽带技术(UWB)的室内定位系统

超宽带技术作为近年来新兴发展起来的一种无线电技术，因其特有的性能，能够提供精确的室内位置信息，非常适用于室内定位系统的应用。美国、加拿大、日本等发达国家近年投入了大量的人力、物力对相关技术和产品进行研究和开发。我国正处于信息产业发展的关键时期，应该抓住机遇，争取在室内定位系统这个有着极大现实意义和广阔应用前景的领域有所突破

2024-03-11
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价值流分析案例

H公司属于典型的精密件制造企业，从事航空发动机紧固件的研发和生产。H公司属于典型的精密件制造企业，从事航空发动机紧固件的研发和生产。

2024-01-03
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价值流图及价值流分析

价值流图（value stream mapping）是用一张纸、一支笔顺着物料和信息的流程收集关键数据，表示一件产品从订单到运输的过程，每一个工序的材料流和信息流的图表，并进行分析的工具。

2024-01-04
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2023中国ESG发展白皮书-财新智库&ESG30-2023-101页

年度业绩不佳为 ESG 基金发展带来新挑战。但各类 ESG 基金中仍有部分产品表现不俗，并且 ESG 基金在中长期表现出优势，也为致力于 ESG投资的机构及个人投资者注入了些许信心与定力。

2023-12-20
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【AppliedEnergy】一种具有准确性和可解释性的模糊时间序列风力发电预测模型

考虑到当前对风速预测模型的可解释性和有效性的研究，本研究提出了一种新的动态非平稳模糊时间序列预测模型。该模型旨在有效提高预测精度，解决可解释性低和数据预处理过多的问题。与现有的主流风速预测混合系统不同，该模型几乎为每个预测步骤提供了详细的解释，并消除了繁琐的数据预处理步骤的需要。为了提高所提出模型的预测精度，本研究结合了非平稳集，以克服模糊时间序列在适应长期变化方面的局限性。所开发的算法SFTSM动态调整模糊时间序列预测，以有效应对长期预测挑战。此外，本研究引入了人工蜂鸟算法的增强版本，称为SLG-AHA，以进一步提高模糊时间序列预测的准确性和稳定性。利用中国山东蓬莱风电场的数据进行的实验结果验证了该模型的有效性，显示了其优越的预测精度和稳定性。

2024-05-11
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【ASC】滑动窗口双通道CNN(SWDC-CNN)：一种同步预测水泥煅烧过程煤耗和耗电量的新方法

作为加工业的代表，水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而，由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性，很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络（SWDC-CNN）的数据驱动预测方法，以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性，以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构，减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机（SVM）、极限梯度提升（XGBoost）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门递归单元（GRU）等优秀模型。实验结果表明，所提出的SWDC-CNN模型性能良好，预测精度最高，能够满足预期要求。

2024-05-11
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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。