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大数据分析关键技术与服务创新

大数据技术体系尚未建立,缺乏基础理论、关键技术,云计算是一种新的大规模分布式计算模式―通过网络和资源虚拟技术,实现计算及存储资源集中管理,面向用户提供服务。云计算可以解决目前计算机使用的诸多问题,是计算技术发展的一个新的里程碑。

  • 2021-04-20
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一种农业大数据价格预警管理系统及方法

本发明公开了一种农业大数据价格预警管 理系统及方法,数据采集平台能够实时获取线上 和/或线下的农产品价格信息,并将获取的农产 品价格信息上传至云端;大数据分析平台针对农 产品的供需属性、季节性及周期性进行分析,建 立农产品价格风险识别模型;预警展示平台利用 农产品价格风险识别模型根据地区、品种、价格 风险识别程度进行农产品预警展示以及在农产 品价格触发设置的阈值时进行推送信息管理;实 时移动平台通过互联网获取云端的农产品价格 信息以及预警展示平台传输的预警展示、推送信 息。本发明从农产品价格数据的采集、价格预警 信息的识别、预警信息的管理方面,实现利用农 业大数据对农业生产经营的价格管理功能。

  • 2021-06-23
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03-云钉一体,安全护航

专属钉钉+阿里云安全灵活组合:通过IDaaS, MDM,DLP, SD-WAN等AI方式来做零信任安全例如身份强认证,动态授权, 而不是放入内网就不管了。 满足政企等级保护,分级分域,数据不落地,边界隔离,信创,国产密码要求。 钉钉移动+阿里云,满足即时通讯,音视频会议,性能可以轻松支撑数万用户远程办公, 此类解决方案价格更低,节省固定投资,免去了复杂的运维。

  • 2021-05-06
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新的冶金长度检测方法及模型改进

在2013年钢铁生产中,90%以上的粗钢经由连铸机生产,连铸工艺过程是将液态钢水进入到连铸机的结晶器,铸坯下行中不断凝固增加固态坯壳厚度,离开铸机后切割前成为完全固态的铸坯。安全高效生产高质量铸坯是液态钢水在连铸机内凝固成型的主要目标,为了这个目标,钢铁生产和科研工作者致力于开发新的方法,其中就包括检测和预报模型系统。准确定义铸坯完全凝固地点(即凝固末端)是一件困难的工作,铸坯“完全凝固”取决于对此特别的认识,对凝固所采用的检测技术和相适应的模型。

  • 2021-04-28
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一种智能楼宇安防系统

本申请公开了一种智能楼宇安防系统,包括外壳以及设置在外壳内腔侧壁上的散热风扇,所述散热风扇包括风机外壳、驱动电机、电机主轴和扇叶,所述风机外壳固接在外壳内侧壁上,所述风机外壳内部通过连接杆固接有驱动电机,所述驱动电机的输出端上固接有电机主轴,所述电机主轴的末端固接有扇叶,位于所述风机外壳一侧的外壳侧壁上开设有若干个通气孔,所述外壳的表面覆盖有第一遮挡板和第二遮挡板,所述外壳的表面设置有显示屏和键盘。本申请结构设计紧凑,可以通过散热风扇带走外壳内部中电器元件表面产生的热量,避免外壳内部的温度过高影响电器元件的正常工作。

  • 2021-04-30
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一种多媒体智能楼宇安防监控系统

本实用新型公开了一种多媒体智能楼宇安防监控系统,包括固定底座和连接杆,连接杆位于固定底座的右侧,且连接杆和固定底座固定连接,固定底座固定连接有4个螺孔,通过设置有4个螺孔、旋转底座、摄像头盖板红外线感应器和2个声音接收器,在将该监控设备固定时,能够起到更好的固定效果,在该监控设备监控时,通过转动旋转底座以此来获取更大范围的监控视野,提高监控设备的监控范围,最上方设置的摄像头盖板能够阻挡水滴滴落到镜头处,影响镜头的监控,当红外线感应器感应到物体移动时,摄像头2个声音接收器开启,接收监控范围内的声音,使监控设备的功能更加完善,并且节约了声音接收器的用电。

  • 2021-05-07
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智能家居技术全集

电力线将电能传到家中的各个房间,同时也将家中所有的电灯、电器连成了网络。用电力线做载体传输控制信号,这就是用电力载波实现的网络化控制: 如果需要多个器件响应个信号, 只需将它们设为同一个地址。索博在国际标准的XI0电力载波通讯协议基础上,针对中国的市场特 点,增加了些设计来完 善原来X10协议, 研制开发了适合在中国普 及推广的网络化智能家居控制系统,兼容X10协议 下的所有厂家的产 品,这就是SUPER X10电力载波网络化智能家居控制。

  • 2021-04-21
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基于云计算的物联网关键技术研究

物联网的大规模发展离不开云计算平台的支撑,而云计算平台的完善与大规模的应用需要物联网的发展为其提供最大的用户.基于云计算的物联网安全研究将为物联网与云计算的发展提供最可靠的保障,也是物联网与云计算蓬勃发展的必要条件。

  • 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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