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云计算、大数据与智慧城市建设精编版

“云计算,是这样一种计算方式,计算资源是动态易扩展而且虚拟化的,往往通过互联网提供。用户不需要了解‘云’中基础设施的细节,不必具有相应的专业知识,也无需直接进行控制”。云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

  • 2021-04-20
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北斗网格大数据在智慧城市中的泛应用冯慧媛

互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术蓬勃发展,正成为带动技术流、资金流、人才流、物资流的关键载体,成为促进资源配置优化的重要支撑,标志着信息化发展进入新阶段。北斗网格编码,是国家北斗系统组织研发的全球区域位置标识编码。作为经纬度的有效补充,重点解决空间大数据时代,数据的区位标识、共享交换、高效计算的问题,是空间大数据的集装箱。

  • 2021-04-20
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大数据、智慧城市与智慧交通

智慧交通是智慧城市的一个组成部分,又是一个能够独立运行的子系统。智慧交通管理是智慧交通的核心部分,也是今天城市智慧化最多的体现。在动态综合数据平台中,除了自身的数据采集,同时与大数据库衔接,接入气象预报、旅游客流、体育等综合信息。

  • 2021-04-20
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中药工业大数据关键技术与应用

中药工业是中医药大健康产业的主体。在《中国制造2025》引领和推动下,智能制造日益成为中药制造业转型升级的重大趋势,是促进中药工业高质量发展并服务“健康中国”战略的重要举措,也是增强企业核心竞争力的必然选择。参照德国“工业4.0”,当前我国中药制造业总体处于工业2.0水平,全产业链发展不均衡,1.0,2.0和3.0并存。工业2.0阶段主要完成生产过程的自动化改造,工业3.0阶段主要完成制造业信息化和数字化,工业4.0阶段目标是使制造系统像人一样思考和工作,具有自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制、以及协同工作能力,即实现真正意义上的制造智能化。

  • 2021-04-20
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工业大数据的技术、实践及展望

从工业大数据的应用视角来看,我们首先要回答一个问题“工业大数据的应用场景到底是什么?”或者说“如何识别出工业大数据场景呢?”,这就需要剖析和理解工业大数据的典型特征,看看它跟标准大数据特征是否一致?又有哪些区别与联系?众所周知,大数据的数据特征一般具备4V,即数据量巨大(Volume)、数据类型多样(Variety)、数据处理速度快(Velocity)和数据价值密度低(Value)。而工业大数据除了具备以上特征外,还具有时序性(Sequence)、强关联性(Strong-Relevance)、准确性(Accuracy)和闭环性(Closed-loop)等特征。比如生产车间设备的状态信息就是一组强时序性数据列,其与订单、工况、维修情况等信息又组成了一组强关联性的数据集,这些数据为了支撑设备故障诊断、预测预警等典型场景又需要有较强的准确性,同时这些数据和业务流程都要形成完整闭环。这组特征及其反映的典型应用场景恰恰体现了工业大数据的独特性。

  • 2021-04-20
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工业大数据技术赋能航天试验数据应用建设

本文阐述了基于工业大数据技术对航天试验数据体系的构建思路,通过对试验策划、实施过程以及试验结果评估全过程要素分析,考虑试验数据的分级分类、标准与规范,提出试验数据-仿真模型-专业能力提升、地面验证-在轨作业-跨阶段与项目试验数据应用场景,形成多层次、多阶段、多维度试验数据体系,推动试验数据的再利用、再分析、再挖掘,充分发挥试验数据潜在价值,提升航天产品研制水平。

  • 2021-04-20
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物联网和创空间的哪些技术能力成功“破圈“

日前,中国移动物联网和创空间成功孵化了一款以“可变二维码”创新技术为核心的智能巡检管控系统“悟空扫码”,以软硬件组合的智能化、微型化、低功耗、使用灵活等特点,针对铁路、电力、通信等很多行业,解决了线路巡检、机房维护、物业巡更、班组考勤、要客维系等场景中传统巡检系统的各类弊端问题,显著提高了维护效率和质量。该项目2018年6月入孵中国移动物联网和创空间以来,不仅获得了“重庆两江新区物联网产业协同创新中心中移物联网和创空间双创成果对接会”二等奖,还成功亮相中国移动全球合作伙伴大会。

  • 2021-04-20
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快速理解低功耗广域网TurMassTM与LoRa的五大技术指标对比

物联网的本质是物体状态信息的感知、传输、应用和控制。信息具有价值,获取需要成本,信息获取成本的降低和价值的上升是物联网发展的核心驱动力。物联网应用领域的不断发展使得对于低带宽低功耗的远距离传输应用需求不断增长,此类应用场景占到物联网连接总量的60%。为了解决目前技术存在终端功耗高、无法适应海量设备连接、广域覆盖能力不足和成本较高等问题,低功耗广域网络(Low Power Wide Area Network, LPWAN)技术成为了物联网发展浪潮中新的创新焦点。

  • 2021-04-20
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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产品介绍

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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2026工业网络现状报告

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

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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