马斯克发布了史上最强Grok3大模型：Grok3和DeepSeek谁更强？

2025-02-19
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清华大学任一夫教授报告|面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

清华大学任一夫教授报告 | 面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

2025-02-28
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OCTC：基于标准PCIe接口的人工智能加速卡液冷设计白皮书2024

冷板式人工智能加速卡在结构设计、流体快插接头、热性能设计等方面无统一设计要求，服务器针对不同厂商的冷板式人工智能加速卡需要进行结构和散热适配，耗费大量人力、物力。

2025-03-13
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阿里云：2024年GenAI技术落地白皮书

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI) 即将迎来全面爆发，各行各业必须为此做好准备。本报告从企业视角出发，聚焦技术，阐述GenAI在企业落地时的关键考量点，提出了“选-育-用”方法论，覆盖了从模型和技术路线的选择，到如何培育适合企业的大模型，并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期，为企业规模化GenAI落地提供指导。

2025-03-13
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阿里云企业数字化咨询服务白皮书

《企业数字化咨询服务白皮书》，将体系化的介绍阿里云企业数字化咨询服务，包括阿里云提倡的数字化咨询价值主张、所提供的数字化咨询服务种类、数字化咨询方法论，以及相关保障体系。本白皮书既是阿里云结合各行各业数百个数字化项目的经验总结，更是企业数字化转型建设的实践指导。

2025-03-31
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万物梁行：中国商企空间低碳物业白皮书

万物梁行：中国商企空间低碳物业白皮书，万物梁行：中国商企空间低碳物业白皮书，万物梁行：中国商企空间低碳物业白皮书

2024-12-06
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网络节能技术白皮书2024-22页

随着全球经济和科技的飞速发展，能源问题日益突出。自 2000 年以来全球碳排放增速明显提升，随着空气中二氧化碳浓度的剧增，全球升温迅速，而气候变暖带来的风暴、热浪等极端天气将严重危害人类的生命财产安全。

2024-12-06
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【IEEETASE】利用工业系统中的潜在变量模型最大化异常检测性能

与传统的过程监控不同，辅助变量模型（VM）是在训练中首次学习的，然后将与提取的潜在特征和残差相关的统计数据用于在线监控。然而，这种做法忽略了建模和监控之间的动态交互，使未经探索的有用在线样本变得有用。本研究提出了一种新的基于LVM的监控框架，该框架利用加权策略和最大似然法的交互来提高在线信息的监控性能。关键思想是将加权向量集成到有助于故障检测指标的分量中，以实现更有效的在线故障信息提取。我们使用最大似然比来优化加权向量，并据此构建新的故障检测指标。数值例子和三相流设施的案例研究证明了我们方法的有效性。

2024-11-01
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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