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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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财税大数据总体架构方案

财税大数据总体架构方案

  • 2021-04-19
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云端数智新引擎,腾讯云原生数据湖计算重磅发布

云端数智新引擎,腾讯云原生数据湖计算重磅发布

  • 2021-04-18
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面向智能电网应用的电力大数据关键技术

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过 3 个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。

  • 2021-04-17
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ARM架构及框架揭秘

在全球的计算产业中,ARM计算机正作为逆袭者,快速崛起。近期,ARM计算生态捷报频传。苹果发布了全新一代的acbook Air,与以往最大不同的是此次苹果放弃了使用多年同的 Intel 处理器,而使用了基于ARM 架构的M1处理器。

  • 2021-03-25
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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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5G专网7大部署方案

什么是5G专网? 5G专网,称为local 5G network,或者private 5G network,指专用于特定行业或企业的移动通信网络。 区别于专网,今天我们使用的智能手机连接的2/3/4/5G移动通信网络称为公网。公网就是一个“公共场所”,数以亿计的移动用户共享同一个网络,同样的频段资源和网络设备。

  • 2021-03-25
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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

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