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基于模型操作系统的航天器数字孪生系统技术研究

数字孪生技术目前已得到全球各领域的关注与重视,尤其是基于MBSE的数字孪生技术的研究更是国际系统工程领域研究的热点。目前,数字孪生技术落地实践过程中普遍遇到的共性问题是数字孪生系统都是专用系统,缺乏通用性;同时,构建的相关数字孪生体模型缺乏统一的运行格式标准,因此无法在不同用户间复用,造成智力资源的大量浪费。从操作系统设计原理入手,为数字孪生体模型统一运行平台的构建提供一种新的思路,并以卫星的数字孪生系统构建为例验证模型操作系统对于构建数字孪生系统的通用性与普适性。

  • 2022-01-10
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智能+创新:国产化存储的发展之道

针对国产化分布式存储标准等制定方面,用户需要一套可行的标准来衡量国产化存储的价值。如山资本投资的北京大道云行科技有限公司(TaoCloud,简称大道云行)借助自身的技术积累和应用实践,积极参与并配合国家相关部门的存储标准制定,通过统一的标准推动国产化存储市场整体的发展。

  • 2022-01-10
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一种基于电力系统业务上云访问账号安全模型

在“云大物移”信息化时代下,电力行业信息系统建设迅速发展,安全系统也伴随计算能力及新的业务模式要求不断发生变化。以网络为中心的传统安全技术并不能很好地适配云计算业务模型,因此我们需要一种基于云业务之上、以应用为中心的新的安全模型来弥补现有安全方案的不足。基于现有电力行业云业务的现状调研,提出了关于电力行业云业务安全访问架构,并对账号中心给出了功能设计规划,采用统一访问入口进行业务安全防控。在正式访问业务之前实现预授权管理,从而实现对于电力行业云业务更优的安全保障,为信息化建设保驾护航。

  • 2022-01-08
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云计算深度报告:算力时代迎巨变

信息技术快速发展与传统产业数据化转型带来大量数据存量。随着云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展和传统产业数字化的转型,数据量呈现几何级增长,据IDC预测,全球数据总量预计2020年达到47个ZB,2025年达到163个ZB,其中预计2020年我国数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。

  • 2022-01-08
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支持原生数据分析能力的5G核心网架构增强研究

移动网数据分析的需求由来已久,相关的工作也在4G时代随着网络复杂度的提升以及应用的持续发展形成了较为完善的需求体系和应用方案。但随着移动网络的不断演进,移动业务也开始呈现出爆炸性发展的趋势,新场景、新业务层出不穷,对网络提出了越来越多、越来越复杂的资源管理和调度需求,而传统的网络数据分析往往需要通过外部的平台、硬件等非原生能力实现,系统的部署方案复杂,自动化程度相对较低,影响了后续决策调整和资源调度的实时性。

  • 2022-01-08
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超快光纤激光器的低延迟深度强化学习算法

计算机领域研究的人工智能算法在医学、金融和光学等许多其他领域发挥了巨大作用。人工智能的应用主要包括反馈控制、模式识别、大数据分析、特征提取和降噪。作为人工智能领域的一个重要分支,深度强化学习以其感知和决策能力为复杂系统的反馈控制问题提供了一种解决方案。因此,它被广泛应用于自动驾驶和工业自动化等领域的反馈控制。当深度强化学习在不同的环境中应用时,策略是不同的。因此,出现了大量的基于强化学习的算法,如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡罗方法、时态差分、SARSA、深度??网络、深度确定性策略梯度和其他算法。这些算法可以使系统在不同的环境中尽快达到并保持期望的状态。

  • 2022-01-08
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机器学习的物理启示录——隔壁的另一条机遇之道

神经网络,对于这个熟悉的名词,我们一听之下便知它深受生物学的影响,尤其是脑神经科学。虽然神经网络的灵感最初源于生物学,但是随着人们研究的深入,生物学这个母体学科中可用资源日渐枯竭。但是与生物一墙之隔的物理学还是处于一片蓝海,这片科研的处女地中的很多经验和研究方法论有望帮助神经网络的研究变得更加优秀,找到更多的真理。因此,近些年不少工作开始琢磨如何在机器学习和物理学之间建立更强的纽带,设计出更加强大的计算方法。

  • 2022-01-08
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基于无人机的边缘智能计算研究综述

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理,而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台,利用该平台机动性强、易于部署的优点,更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外,无人机也可作为用户节点,将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景,根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-01-10
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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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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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2026金融智能体可信互联研究报告

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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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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