AI人脸识别智慧园区管理系统解决方案

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2021-12-13
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面向泛在电力物联网的智慧工地解决方案

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2021-12-10
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电信运营商网络流量采集模型研究及应用

为了评估网络流量情况，及时扩容拥塞电路，运营商普遍采用基于SNMP的网络流量采集方法，通过计算两次采集间隔的平均速率粗略估计电路流量。为了进一步定性分析流量突发情况，编写了实验程序，缩短采集周期，实现了秒级采集，使用不同采集周期的数据进行计算和对比分析，得到了不同采集周期下的峰值流量的比值，最后提出了更有效的运营商网络流量传统采集加触发式秒级采集的新模型，以期实现精准扩容和更加敏捷的流量调度。

2021-12-07
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全球6G研究进展综述

5G所具备的海量连接、高可靠、低时延等技术特性，高度契合专网的需求，可实现视频直播、海量物联网设备接入、无人驾驶、远程医疗、智能制造等典型行业或政企专网应用。针对5G应用于专网市场，从5G专网独立建设必要性、3GPP 5G NPN（Non-Public Network）技术最新进展和5G核心网2B（To Business）网络建设策略三个方面分析5G核心侧在行业/专网方向的发展与演进。以期5G在专网领域发挥更大的价值，促进“5G+行业”跨界合作形成良性循环。

2021-12-07
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初茶加工设备智能化控制系统的研究与实现

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2021-12-06
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低温储粮智能控制系统的实现

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2021-12-06
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基于ATmega128的数控加工智能控制器硬件系统的设计与实现

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2021-12-06
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自研MCU在智能门锁控制系统中的应用

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2021-12-06
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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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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网络安全建设实施方案

内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列，提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告：应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。