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德勤5G赋能智慧电力推动电力商业模式创新

5G 网络技术的峰值速率、区域速率、边缘速率,都比 4G 大幅提高。5G 峰值速率最高可达 20Gbps,满足高清视频、虚拟现实等数据的大量传输。5G 的通信时延比 4G 少一个数量级,空中 接口的时延在 1ms 左右,因此为电力差动保护、精准切负荷等超低时延业务应用创造了条件。5G 网络容量更大,每平方公里能够连接 100 万个终端,包括智能家电和各种智能终端,能够满足电 力物联网的海量智能终端的接入需求。5G 技术通过通信原理的优化,会降级传感器或节点的能 耗,不需要对通信设备进行更换电池或者充电,给万物互联提供了很好的技术条件。

  • 2021-04-07
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AI技术赋能网络内容安全保障研究

人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)近年得到广泛 关注,且对于未来网络安全变得愈发重要,机器学习、深度学习等人 工智能技术在网络安全领域的应用正在引发新技术研发热潮和新安 全产业增长。本研究的主要目的是分析 AI 赋能网络内容安全保障的 关键技术及解决方案,通过 AI 技术在网络内容安全的应用场景及发 展环境,分析 AI 产生的企业价值和社会价值,研究 AI 技术保障网络 内容安全的演进趋势。

  • 2021-03-30
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数字政府的实践与创新

报告指出,从理论和实践来看,我国数字政府建设呈现四大特点: ? 一是以用户为中心。 数字政府坚持和践行新时期服务型政府建设理念,通过政府流程再造,不断降低制度性交易成本,让数据多跑路、群众少跑路。 ? 二是数据驱动。 数据是数字政府的基础性要素,数字政府主张“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”,以数据引领各方面改革。 ? 三是整体协同。 数字政府强调整体建设理念,要求通过机制设计,不断打通部门间壁垒,吸纳多主体力量,实现更高层次系统。 ? 四是泛在智能。 当前,人工智能、区块链、VRAR技术为代表新科技革命飞速发展,未来的数字政府建设必将极大受到智能技术发展影响,走向泛在化、智能化。具体表现为,政府将变得“无时不在、无处不在”。

  • 2021-03-28
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贵广网络智慧教育平台的创新与实践v0.3

为让全省中小学生离校不离教,停课不停学,贵广网络按照贵州省广播电视局和贵州省教育厅的要求,投入大量人力和物力,投入资金一千万余元搭建空中黔课平台,完成课程拍摄剪辑、播出等系列工作,圆满保障了疫情期间在线直播教学……,向社会交了一份助力教育的满意答卷。

  • 2021-03-24
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壮美广西智慧广电一村一屏融媒体创新

“壮美广西·智慧广电”工程是广西为全面贯彻落实中央建设网络强国战略,服务脱贫攻坚和乡村振兴战略的重大项目,是通过政府公共体系建设实现老百姓从“看电视”到“用电视”转变的务实举措。

  • 2021-03-24
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2020全球智慧教育大会5G时代的教学创新

本次论坛采用线上线下融合形式,由中国移动(成都)产业研究院携手互联网教育智能技术及应用国家工程实验室、“移动学习”教育部-中国移动联合实验室联合举办。教育部基础教育司、中央电化教育馆以及行业合作伙伴、专家学者齐聚一堂,共同探索“5G时代”智慧教育的未来发展方向,致力于以“5G ”为手段发展智慧教育、促进教育公平。会上,中国移动(成都)产业研究院发布了中国移动5G智慧校园云平台。

  • 2021-03-24
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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