• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

数字化制造技术

一、什么是数字化制造技术 二、数字化制造技术的起源和发展 三、数字化制造技术的主要内容 四、数字化制造技术的未来发展方向

  • 2021-08-02
  • 阅读127
  • 下载0
  • 39页
  • ppt

21年最新最全Graph Learning算法

图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法,还全面介绍了其它三个大类:基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。因此能带领大家从更多的维度认识网络表示学习。作者还概述了这四类图学习方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用,讨论了图学习领域的一些未来研究方向。该综述对于帮助我们全面回顾图学习方法以及精准把控其未来研究方向具有巨大意义。

  • 2021-08-02
  • 阅读126
  • 下载0
  • 26页
  • docx

智能工厂信息化系统的组成架构及其功能目标

导读:基于企业系列标准的支持和企业级别的信息安全要求,在信息物理融合 系统(CPS)的支持下,构建智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大系统。

  • 2021-07-30
  • 阅读117
  • 下载0
  • 10页
  • docx

AI时代竟有智能化鸿沟,具备哪些条件才能跨过?

移动互联网“早古”时期,普通人因为收入差距问题而无法做到人手一部智能手机,从而导致数字鸿沟。同样,在当前这个AI,也就是人工智能扮演越来越关键作用的时代,企业也站在了类似的抉择交接线上——是否有足够的实力或能力拥抱智能化?而这个问题的成本,可就不是一个小小的智能手机了。因缺少AI人才、技术积累或财力支持而难以靠自身力量完成AI基础设施建设的企业,在智能化转型的过程中正将面临这样的智能化鸿沟,能否破解,很可能会关乎新十年中它们的命运走向。

  • 2021-07-30
  • 阅读118
  • 下载0
  • 8页
  • docx

深入分析5nm芯片

苹果公司于2020年10月发布了新型智能手机“iPhone 12”系列,搭载的是采用5纳米工艺的全球首个名为“A14 BIONIC”芯片。苹果公司将“A14 BIONIC”芯片应用到了iPhone 12、新款“iPad Air”。2020年11月苹果公司又发布了搭载“Apple Silicon M1(采用5纳米工艺)”的“MacBook Pro”、“MacBook Air”、“Mac mini”。苹果2020年秋季至冬季的新品都搭载了采用尖端5纳米工艺的处理器。 同一时期,中国的华为/海思也发布了搭载5纳米“Kirin 9000”的尖端智能手机---“Mate 40 Pro”。 截止到2020年年末时间点,发布搭载5纳米处理器的智能手机的厂家仅有苹果和华为两家公司,其处理器都是台湾TSMC生产的。就这样,TSMC率先开启了5纳米时代。

  • 2021-07-30
  • 阅读144
  • 下载0
  • 8页
  • docx

拥抱开源-小米的经验分享

《2020年开源安全和风险分析报告》(OSSRA)显示,2019年,新思科技审计了1253个商业代码库,有99%的代码库都使用到了开源的组件,其中开源在所有代码中的平均占比为70%。可见,开源对于现代的商业代码的渗透率是非常之高。 然而,凡事都有利有弊,开源也不例外。虽然使用开源组件让软件开发效率得到极大提升。但与此同时,随着开源代码使用的越来越多,风险面也在扩大。报告指出,开源组件面临的风险主要包括法务、安全和运维三个方面

  • 2021-07-30
  • 阅读113
  • 下载1
  • 23页
  • pdf

美国发布35页科技趋势报告

该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的。 通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。 该报告的发布: 一是为了帮助美国相关部门对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握。 二是为国家及社会资本指明科技投资方向,以确保美国在未来世界中的战略优势。

  • 2021-07-29
  • 阅读213
  • 下载0
  • 21页
  • docx

AI芯片:未来将走向何方?

从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片, 现阶段, 这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。

  • 2021-07-29
  • 阅读121
  • 下载0
  • 19页
  • docx
上一页 1 …… 19391940194119421943194419451946194719481949 …… 2193 下一页 共 17543 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

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”。

  • 阅读155
  • 下载3

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。

  • 阅读368
  • 下载3

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。

  • 阅读355
  • 下载3

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。

  • 阅读303
  • 下载0

最新上线

微模块机房整体技术方案

*对信息化发展不断深化,业务应用系统越来越多,业务种类越来越广泛,支撑业务功能的各种软硬件系统越来越复杂与关键。原有数据中心已不能满足日益快速增长的业务应用需求,数据中心机房改造势在必行,根据合理实用、技术先进的原则,力争建设高可用性、高可靠性、可灵活扩展、高密度、绿色节能、运维管理科学的数据中心系统。

  • 阅读5
  • 下载0

AI智慧社区信息化整体建设解决方案

智慧社区是以服务社区居民为核心,通过物联网、云计算、移动互联网等技术的集成应用,把社区里的设备与设备、设备与物业、设备和人以及人和人之间互联,利用大数据、AI、云计算等技术,让小区的环境和业主之间智能交互、深度融合,为居民提供安全、高效、舒适、便捷的居住环境,全面满足居民的生活和发展需求。

  • 阅读16
  • 下载0

面向新型电力系统稳定性提升的构网型装备设计与配置

构网型装备自身面临“暂态稳定”与“虚拟功角振荡”两个稳定问题(自稳性)2)构网型装备由于具有“二维电压源”特性,可以致稳/镇定跟网型装备(致稳性)从系统解耦的视角看,构网型装备的致稳作用体现在提升电网强度(采用广义短路比量化)从“增益-相位”的视角看,构网型装备的致稳作用体现在提升网络增益

  • 阅读48
  • 下载0

人工智能赋能的主-配-微多层级电网协同运行技术探讨

高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统,电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存,多层级电网之间的耦合性深度加剧。

  • 阅读62
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南