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2021年中国BI商业智能应用实践白皮书

信创产业建设如火如荼,BI将迎来国产化春风 随着国际环境日趋复杂,为避免关键技术被卡脖子,应逐步实现国产化替代。 BI的业务流程涉及数据挖掘、数仓建设等,需要对接企业核心业务数据,从应用安全性角度考虑,BI国产化替代将是未来发展趋势。 BI的应用持续深化,面向业务的智能决策是核心 随着企业数字化转型的深入推进,数据驱动的分析决策场景将无处不在,BI将在各个行业和业务场景落地。

  • 2021-05-24
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2021 5G应用产业方阵创新中心指南

推动 5G 和实体经济深度融合,构建可复制、可推广的融合应用推进机制,加快传统产业数字化、网络化、智能化转型,繁荣发展数字经济。通过 5G 应用创新中心可推动 5G 应用产业上下游联动,打造全国 5G 应用创新载体,孵化 5G 应用项目,开展在技术标准、试验验证、融合应用等领域的沟通交流和培训,促进通信行业与垂直行业在 5G 融合应用领域的合作联动,打造开放共赢的 5G 产业生态。

  • 2021-05-24
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火电厂热控系统自动控制技术(FCB/RB/APS)

RUNBACK功能试验是新机组投产后需要完成的19项性能中的一项,它也是19项性能试验中难度最大,风险最高的一项,完成了RUNBACK功能试验的机组较没完成的机组相比在自动化水平、机组安全稳定运行、辅机故障后系统恢复等多方面性能都有显著的提高

  • 2021-06-02
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5g车联网需求与技术白皮书

本白皮书结合车联网的发展趋势,从车联网增强的应用场景出发,介绍5G车联网Uu蜂窝网络与PC5直连通信协同的系统架构,对5G-V2X蜂窝网络以及直连通信新增的通信技术特性进行总结,并且分析其对5G车联网应用的提升,旨在推动产业对5G-V2X发展形成共识,推动5G-V2X技术与应用成熟。

  • 2021-05-27
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FZH标准型铜基钢球保持尺寸表

在建筑装饰工程中,陶瓷是最古老的装饰材料之一。随着现代科学技术的发展,陶瓷在花色、品种、性能等方面都有了巨大的变化,为现代建筑装饰装修工程带来了越来越多兼具实用性装饰性的材料。在建筑工程中应用十分普遍。 全世界装饰陶瓷的消费量十分巨大,主要消费地区在欧洲,约占53%,其次是美洲。在美国装饰陶瓷已走出厨房和浴室,成为豪华住宅常用的装饰材料。 近10年来,我国建筑卫生陶瓷行业有了长足的发展。建筑陶瓷砖和卫生陶瓷的年平均增长率分别为41.7%和19.2%。自1993年建筑陶瓷砖和卫生陶瓷产量双双名列世界第一以来,中国已成为世界卫生陶瓷生产头号大国。2001年,建筑陶瓷砖产量占世界总产量的41%左右,卫生陶瓷产量占世界总产量的25%左右,稳居世界第一位。

  • 2021-05-28
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“九步实施法则”保驾护航助力数据治理项目成功(下)

本文所述数据治理对象主要是针对主数据(配置型主数据或者参考数据、核心主数据)及指标数据,不包含交易数据。本文适合能源化工、装备制造、交通物流、医药、电力、零售及房地产等集团企业相关用户参考阅读。由于一般集团企业往往采用成熟的套装软件(如ERP、PLM、MES、CRM等),交易数据的逻辑模型和物理模型固化到这些套装软件里,所以交易数据的数据模型,数据标准及元数据等内容不在本文的讨论范畴。

  • 2021-05-17
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标准知识荟萃(一)-材料分类、相关国标标准介绍及钢材牌号示意

材料:是人类用于制造物品、器件、构件、机器或其他产品的那些物质。材料是物质,但不是所有物质都可以称为材料。是一个宏观定义。

  • 2021-05-17
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5G垂直行业专网设计及部署白皮书

垂直行业用户加速向数字化、智能化转型的基石是网络连接。行业用户对网络的需求主要在于网络性能、网络功能、网络建设和运营几方面。在网络性能方面,要求具备高于公共大网的覆盖质量、时延、上行容量、稳定性、网络自主控制能力等,同时要求网络本身能够根据业务及管理需求等方面进行灵活适配;在网络功能方面,要求能够融入到现有业务系统,既保证对现有业务流程的兼容,又能具备承载新兴业务的演进能力;在网络建设和运营方面,希望能够降低网络部署成本和运营支出,但同时获取“足够”的网络运营权。 5G 网络具备高带宽、大连接、低时延和高安全性等诸多优势,且相比以往的无线技术在对应的能力指标上具备断代式的提升。相对于传统无线网络“统一接入、单一效能”的运营模式,5G 依托其自身网元虚拟化、架构开放化和编排智能化的技术保障,能够通过资源和能力定制化,提供综合型、具备差异化能力和服务质量保障、灵活便捷的“专属”网络,满足垂直行业用户对智能网络连接的需求。我们将这类面向行业用户,提供差异化、可部分自主运营的 5G 网络服务的模式,称为 5G 垂直行业专网模式。

  • 2021-05-27
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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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信创云国产政务云解决方案

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