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海洋环境观测技术

当今世界,人口增多,陆地资源日益匮乏,环境状况渐趋恶化,越来越多的人把目光投向了海洋;一些国家也相继制订了21世纪的海洋发展战略,并称21 世纪是海洋科学的新世纪。开发利用海洋资源,发展海洋经济,保护海洋环境,是发展海洋事业的主要任务,而海洋观测是研究海洋、开发海洋和利用海洋的基础,海洋观测技术的发展对于提高海洋资源的开发能力、促进海洋经济的发展、提高海洋环境监测能力等都起着重要的作用。

  • 2022-02-10
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山石网科安全审计平台产品白皮书

产品中心 集中安全管控系统 账号管理系统 认证管理系统 授权管理系统 安全审计管理系统 安全接入管理系统 终端安全管理系统 电子文档全生命周期管理系统 F8端到端业务性能监测分析系统

  • 2022-02-10
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海洋声学目标探测技术研究现状

海洋声学目标探测技术对于维护国家主权,保障国家海洋环境安全,促进海洋探索与开发至关重要。近年来,水下目标隐身技术不断进步,给水声探测技术带来了巨大挑战。针对这一挑战,低频、移动、多节点水声探测技术日益受到重视,同时,探测隐身目标的多源声学网络也应运而生。由此可见,通过水声通信组网技术将主被动探测节点连接成水声探测网络, 并对获取的多源信息进行融合,是海洋声学目标探测技术发展的一个重要途径。

  • 2022-02-09
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难降解废水生物电化学系统强化处理的研究

生物电化学系统(bioelectrochemical system,BES)是新兴的污水处理及资源回收技术,已证实其对印染、化工、医药、食品加工等工业废水具有很好的处理效果,同时能以氢气、沼气、电能或者中水的形式高效回收资源,是一种结合生物技术和电化学还原/氧化技术优势的耦合系统。该系统阳极和阴极中至少有一个电极会发生微生物催化的氧化/还原反应,在电极上发生有微生物或者微生物代谢产物参与的电子传递过程。近年来,学者们对生物电化学工艺在强化难降解废水处理中的应用开展了大量研究,并在影响因素、处理对象多元化等方面获得重要进展。

  • 2022-02-09
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边缘云开源技术探讨

IOT的快速发展使得网络的边缘产生大量的数据,这些数据如果完全依赖于云中心去处理,将会占用大量的网络带宽,并使得网络带宽的瓶颈成为整个系统的性能瓶颈。如果能在数据源处理好数据,只向云中心提交处理数据的结果,系统性能会获得进一步提高。边缘计算应需求而出现。

  • 2022-02-08
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快消行业消费者运营解决方案

快消行业具有季节性明显、市场需求量较大、消费周期快等典型行业特性。随着消费能力升 级,消费者对品牌、品质、个性化、生活方式、生活理念等方方面面提出更高的要求,而目 前品牌在消费者运营层面

  • 2022-02-07
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金融行业新一代数据仓库解决方案

数据仓库的建设及应用在金融机构中发挥着重要作用,其整合了企业内部绝大多数结构化数 据,在此基础上按照主题域进行模型设计,通过数据清洗、加工、计算为业务分析提供数据, 支撑监管报送、风险管理、业务决策等多种类型的数据分析应用。

  • 2022-02-07
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混合云模式下的计算架构设计及其演进

随着业务的快速增长, IT 需求强烈,采购传统物理机需求暴增,成本逐年提高。但从运维角度发现,大量服务器的性能并未被全部使用,造成严重的资源浪费。为解决此问题,雏形的云计算基础形成,也就是虚拟化技术。将一台物理机逻辑分隔成多个虚拟机,每个虚拟机相互隔离,提供不同的业务服务。

  • 2022-02-06
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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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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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