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中国教育行业信息化发展白皮书-赛迪-华为 联合发布

2012 年,教育部正式颁布了《教育信息化十年发展规划(2011-2020)》。该 规划为我国教育信息化的发展指明了方向。信息化对教育公平、教育改革、素质教育的作用逐渐显现,带来了教育信息化投资的快速增长。 2012 年,我国教育信息化总体投资规模达到 641.8 亿元,实现同比增长 17.8%。教育信息化投资的飞跃式增长推动我国教育信息化快速发展并逐步向国际上发达国家接轨。

  • 2021-05-06
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H3CWorkspace数字工作空间白皮书

伴随企业数字化创新的脚步,传统的工作模式正经历着思维觉醒、云化转型、体验革新三大变革。白皮书指出,未来的工作模式将围绕理念、组织、工具、空间、体验以及安全六个方面迎来变革。Workspace数字工作空间能够为协同研发、销售和服务、数据安全、生产及专业场景四大业务场景提供个性化解决方案,从而在适用场景上完全覆盖企业价值链的全部环节。

  • 2021-05-06
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蓝皮书-中国城市数字经济指数

如今的中国正经历过去几十年来前所未有之机遇,数字技术变革时代的到来将会通过技术创新、产业变革等多方因素深度影响我们的生活方式、生产模式及经济形态。从历史看,每次科技革命和产业变革都将会创造重要机会窗口期,随着数字技术与产业经济深度融合,各行业数字化转型的时机已经到来,只有牢牢抓住历史机遇期,才能顺势而上,实现“弯道超车”,使我国赢得未来全球竞争新优势。

  • 2021-05-06
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全国智能建筑及居住区数字化标准化白皮书

在住房与城乡建设部主管部门的指导下,全国智能建筑及居住区数字化标准化委员会和华为技术有限公司联合国内近 30 家“产、学、研、用”单位于2019 年开展了《中国智慧园区标准化白皮书》(以下简称“白皮书”)的编制工作。本白皮书编制过程中到了智慧园区相关行业内领导和专家的悉心指导,并给予了建设性的意见和建议,在此致以衷心的感谢。限于时间和能力,内容疏忽在所难免,请各位读者批评指正。

  • 2021-05-06
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白皮书|中国联通车联网技术路线及布署策略

支撑未来车联网发展必然是一个立体化通信网络架构,通过横向和纵向两个方面实现多模接入、车车直通、支持多种低时延高可靠业务的车联网通信。横向实现3G/4G/5G网络共存,依据不同的业务需求(例如Telematics业务,V2X业务)选用不同的网络及技术,实现多模通信。纵向实现车车之间无缝联通,在有网络覆盖情况下,可通过基站实现车车通信,而在无网络覆盖情况下,可通过V2V实现车车之间直接通信。通过网络实现路边设施信息回传与管理,实现RSU(Road Side Unit)的快速、灵活、低成本的部署,实现数据与业务分流,降低网络时延,避免资源冲突,实现数据与业务的回传。为了增强基于基站通信的低时延高可靠业务,考虑沿公路部署光纤传输管道,引入边缘云计算,实现业务下沉,在靠近移动用户的位置上提供IT服务环境和云计算能力,并将业务存储和存储分发能力下沉至靠近用户侧(如基站),降低网络传输时延。

  • 2021-05-06
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2020年IoT终端安全白皮书

在消费互联网时代,物联网本身的价值并没有被充分挖掘,随着5G 时代的到来,物联网领域迎来了新的发展契机。5G 通信技术定义了eMBB、uRLLC、mMTC 三大应用场景,极大提升了物联网的通信能力和灵活性,为物联网的未来发展提供了良好的基础设施。

  • 2021-04-30
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5G智能物流仓储信息白皮书

5G 通信技术让智能物流仓储信息系统的运作更加高效稳定,基于5G的泛在智能、端-边-云网络架构让载体执行层面中的入库、拣选、分拣机器人等的使用更加高效和柔性,同时可实现执行层数据传输的去中心化,系统运作时执行层末端数据源基于5G的大带宽和低延时直接传递到MEC边缘侧,经计算处理后然后向下发出系统指令和作业指令,推动物流仓储环节从货物入库、拣选、盘点、分拣和发货等操作实现物流仓储环境全面数据化、可视化和智慧化。

  • 2021-04-30
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华为-油气管道防爆认证白皮书V1.0

防爆认证存在多种防爆型式,华为ICT产品在油气管道涉及的防爆型式主要包括隔爆型和本安型,本小结主要针对这几种防爆型式展开进行介绍。允许危险气体进入隔爆外壳,外壳内可能产生爆炸。防爆外壳可以有多种型式,如防爆外壳、防爆箱或防爆柜。隔爆产品因为有隔爆外壳的保护,所以对设备的要求不高,一般情况下只要设备整机功率在250W以下,无线发射类设备的发送功率小于6W基本都能满足隔爆要求。

  • 2021-04-30
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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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