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基于信息化技术的建筑消防设施智能维保管理系统的设计与应用(1)

基于信息化技术的建筑消防设施智能维保管理系统的设计与应用 (1)基于信息化技术的建筑消防设施智能维保管理系统的设计与应用 (1)

  • 2021-12-30
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GPU在联邦机器学习中的探索

在人工智能领域,传统数据处理模式往往是一方收集数据,再转移到另一方进行处理、清洗并建模,最后把模型卖给第三方。但随着法规的完善和监控愈加严格,数据离开收集方或者用户不清楚模型的具体用途都可能会导致运营者触犯法律。为应对隐私泄漏风险,世界各国都采取了相应的措施。2018 年欧盟出台了首个关于数据隐私保护的法案《通用数据保护条例》。国内从 2009 年开始,出台了一系列隐私保护法案,数据隐私的保护正逐步严格化和全面化。

  • 2021-12-30
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隐私安全计算之联邦学习

人工智能时代兴起,数据资源成为维持相关产业的基础原料,是否能够获取相关海量数据能力成为制约产业发展重要因素。然而,由于数据安全问题、竞争关系等因素,数据在各个行业甚至公司的内部以“数据孤岛”的形式存在,随着数据隐私安全问题突出,国家管控越来越严格,先后发布《网络安全法》等法律法规,在社会层面上,用户对个人隐私数据越发重视。以往科技巨头它们通过提供基于云的AI解决方案以及API,获取大量高质量的业务和个人数据模式,在未来发展中可能受到极大的限制。为此,研究如何在保护隐私和安全的前提下,解决数据孤岛问题实现数据共享需求越来越突出,隐私计算受到极大重视,联邦学习应运而生。

  • 2021-12-30
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基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究

随着大数据、云计算等技术的高速发展,数字经济已经成为我国经济发展的重要战略,高密度数据中心作为承载技术与产业的实体,是传统工业向信息化转型的关键“新基建”。因此,对数据中心的全方位优化部署成为了从业者的迫切追求。衡量数据中心性能的标准即为可定义、可量化的一系列数据中心关键参数。本文希望研究利用机器学习算法进行数据中心参数自动优化的典型关键技术,特别是研究聚焦在“基础设施层”和“服务器层”等核心参数的具体优化方法,以形成数据中心参数自动优化的设计路径。

  • 2021-12-30
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联邦生态:从联邦数据到联邦智能

针对大数据时代广泛存在的数据孤岛问题,从整体入手,提出了联邦生态的基本框架,并探讨了其结构和运行机制。联邦生态以数据隐私可控为前提,以区块链技术为支撑,以联邦智能为驱动,借助联邦控制实现数据联邦化,通过联邦管理实现服务联邦化。为打破数据孤岛问题,联邦生态充分发挥了大数据和人工智能的潜力,进而为实现联邦智能提供了一种新的思路。

  • 2021-12-30
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人工智能新技术:联邦学习的前世今生

如果投票问人工智能和大数据应用领域有什么好玩又好用的新技术,“联邦学习”一定是排在前列的。这项技术由谷歌在2016年首次提出,从2018年8月开始在国内快速发展和普及,截至2020年2月,有公开资料可查的联邦学习研究或应用单位已超过百家,阿里、微众、京东、腾讯、华为、平安等各领域的头部企业均在大力推进。身边做技术和业务的朋友都在说:忽如一夜春风来,联邦学习突然就在圈子里传播了,在聊天中不发表点联邦学习的看法都不好意思。

  • 2021-12-30
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通信协议与it技术在智能建筑系统集成中应用研究

通信协议与it技术在智能建筑系统集成中应用研究通信协议与it技术在智能建筑系统集成中应用研究

  • 2021-12-30
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润滑油监测在水泥设备润滑管理中的应用

润滑油监测是设备开展润滑管理、状态维修的重要基础工作。润滑油监测可以延长设备的换油期或指导正确选用润滑油,更重要的是可以通过及时预报潜在的故障隐患避免设备损坏或减少不必要的维修。对水泥设备的润滑油监测进行了探讨分析,首先对设备润滑管理情况进行了概述,然后根据水泥生产设备特点与现场工况对润滑油取样周期、取样送检标准等进行了简要介绍,最后列举实例提出利用润滑油监测结果指导设备预知性维修保养的理念。

  • 2021-12-30
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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