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2021年技术趋势

我们预计,对于大多数人,未来会与2020年1月的局势大不一样。疫情以一种出人意料的方式推动我们施行重要的变革举措。越来越多跨行业的组织在加速自己的数字化转型,不仅是为了让各自的组织运营更灵活、敏捷、高效,也为了响应急剧变化的需求和客户预期。曾几何时,许多供应链领导者都信心满满地认为自己有能力在动荡中维持运营,但事实却如沃伦·巴菲特所说的:只有潮水褪去时,我们才知道谁在裸泳。同样,高管们关于未来工作的计划讨论也只能是“关于未来”。这次疫情迫使有条不紊的“未来”计划从几年缩短为几周。

  • 2021-04-07
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合成氨企业安全风险隐患排查指南

不得使用以下淘汰落后工艺和设备:合成氨半水煤气氨水液相脱硫工艺、合成氨固定层间歇式煤气化装置(配套有吹风气余热回收、造气炉渣综合利用装置的煤气化装置除外)、合成氨一氧化碳常压变换及全中温变换(高温变换)工艺(中中低低变换工艺除外)、

  • 2024-09-23
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分布式潮流控制器的工程应用综述

为应对日益复杂的经济形势和能源局势,国网浙江省电力有限公司提出建设能源互联网下的多元融合高弹性电网,以节约能源、节省投资和唤醒资源为理念,充分挖掘在运设备潜力,增强安全承载评估能力,提升电网资源配置能力,在推动电网高质量发展上实现率先引领[1-2]。

  • 2021-12-24
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数字化转型——企业架构

数字化转型——企业架构

  • 2025-02-04
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2022年全球人工智能产业态势分析

2022年全球主要国家在人工智能领域的竞争仍然激烈。据英国牛津洞察智库2022年1月发布的《政府AI就绪指数报告》称,全球已有约40%的国家发布或将要发布国家人工智能战略[1]。各国均试图通过国家战略层面的率先布局谋划,成为人工智能领域的领先者。

  • 2023-01-31
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5G与车联网的融合

自动驾驶实现技术路线分为自主式自动驾驶与车路协同式自动驾驶。自主式自动驾驶存在单车成本高、感知受限、决策准确性低、无法协同等问题,使得车路协同式自动驾驶成为发展趋势。车路协同需要高速、稳定、低时延的通信技术作为保障

  • 2021-03-25
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10种自动驾驶规划控制算法技术解析

规划控制,与环境感知、定位、基础架构、仿真一起构成了自动驾驶的5大核心模块。规划控制的主要职责是,已知周围环境(行人/车辆、红绿灯、车道线)的基础上,车辆结合当前位置、目的地以及地图信息,对自身做出最合理的决策动作(比如变道超车或者沿当前车道保持)。决策之后,车辆会规划一条新的轨迹,并通过控制方向盘、油门刹车等使得车辆沿着该轨迹行驶。

  • 2023-01-26
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包头市公安局副局长、交通管理支队支队长安锐:包头智能交通建设的实践与思考_2015-04-15

实现存储网络与应用网络的无缝连接,并提供了优良的远程数据复制和容灾特性。它克服了FC-SAN需要专用网络平台的缺点,从成本,技术发展的远景来说,都是FC-SAN所不能企及的,特别适用于地铁等大型联网监控系统中的海量音视频数据存储。 ?

  • 2022-03-20
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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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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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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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