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智慧充电桩物联网技术白皮书-华为&南网电动

国家提出“新基建”以来,充电基础设施产业跃入人们的视线成为热门话题。充电基础设施作为充电网、车联网、能源网和物联网的连接器,不仅仅连接了充电网络和电动汽车,打通了物理世界与数字世界,还强力推动着交通变革和能源变革。随着海量资本、前沿技术纷纷涌入,充电基础设施在保持快速增长的同时也正在进入变革期,将重构产业的生态场景,一方面,它迎来空前繁荣、焕发出新的生机;另一方面,也面临着前所未有的市场竞争和淘汰。我们有理由相信,万亿级充电基础设施产业正迎来发展的黄金时代。

  • 2024-06-25
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中睿科技2024数字校园联网新纪元-网络构建与发展白皮书56页

计算机技术、多媒体技术、网络技术,以及智能化建筑技术的迅猛发展,不仅对人们的学习、生活、工作方式产生巨大的影响,而且引发了学校教学模式、教学方法、学习方式和教学环境等支撑环境建设的变革。目前,各大院校、中小学校园已逐渐呈现出由信息化向数字化演进的趋势,以技术为导向发展到以业务为导向,正在探索将大数据、移动互联、云平台等信息技术与教育业务交叉融合的新模式。未来数字校园建设将以“以人为本、面向服务、信息互通、数据共享”为核心建设思路,提供及时、准确、高效、便捷的校园数字化服务,提供满足跨部门的业务管理、面向全校用户便捷的信息服务。通过“管理化+服务化”的思路帮助学校实现由传统应用系统以管理为核心转向前端以服务为核心,实现学校各类资源的整合和配置优化,提高学校的管理水平和办学效率,使高校数字化应用达到较高水平。

  • 2024-06-06
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亿欧智库:2024泛半导体产业黑灯工厂发展研究洞察白皮书

亿欧智库:2024泛半导体产业黑灯工厂发展研究洞察白皮书,亿欧智库:2024泛半导体产业黑灯工厂发展研究洞察白皮书,亿欧智库:2024泛半导体产业黑灯工厂发展研究洞察白皮书

  • 2024-05-28
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面向6G的数字孪生技术白皮书

“孪生(twin)”的概念起源于1970年美国国家航空航天局的“阿波罗计划”,创建镜像系统以监视无法访问的物理空间,即构建两个相同的航天飞行器,其中一个发射到太空执行任务,另一个留在地球上(镜像系统)用于反映太空中航天器在任务期间的工作状态,从而辅助工程师分析处理太空中出现的紧急事件[1],例如通过镜像系统的仿真,指导宇航员在外太空重建爆炸的氧气罐[2]。当然,这里的两个航天器都是真实存在的物理实体

  • 2024-08-02
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  • 42页
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2024广州城市信息模型(CIM)白皮书

城市信息模型(CIM)平台是由传统的地理信息系统(GIS)和建筑信息模型(BIM)相互融合而形成的产物,对于 CIM 平台标准的官方定义是:以建筑信息模型(BIM)、地理信息系统(GIS)、物联网(IoT)等技术为基础,整合城市地上地下、室内室外、历史现状未来多维多尺度信息模型数据和城市感知数据,构建起三维数字空间的城市信息有机综合体。CIM 平台作为智慧城市建设的重要支撑,可推动城市物理空间数字化和各领域数据、技术、业务融合,推进城市规划建设管理的信息化、智能化和智慧化,对推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。经过近几年的发展,国内有不少城市也都对 CIM 平台进行了初步探索,取得了一些成果,但也遇到了一些瓶颈,不管是技术层面还是应用层面仍有不少问题需要解决,后续还有大量的研究和应用工作需要社会各界共同探索。

  • 2024-08-05
  • 阅读452

云计算白皮书(2024)

白皮书立足产业新发展、新变化、新需求,聚焦新形势下全球云计算发展重点,梳理我国云计算整体发展特点,首次提出中国云计算发展评价体系,并对云计算助力人工智能发展进行了论述,最后给出发展建议和展望。

  • 2024-07-26
  • 阅读976

数据中心白皮书(2022年)-中国信通院

在数字经济时代,算力正在成为一种新的生产力,广泛融合到社会生产生活的各个方面,为千行百业的数字化转型提供基础动力。数据中心是算力的物理承载,是数字化发展的关键基础设施。

  • 2024-06-04
  • 阅读1003
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  • 46页
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信通院-数字乡村发展实践白皮书(2024年)

白皮书系统梳理了我国提出数字乡村发展战略以来,政府,企业,高校,科研院所和社会组织各类主体在相关领域的实践做法及成效,充分结合国家数字乡村试点和多个省级试点发展经验,总结提炼了基于实践的经验模式和路径,希望未政府,行业,企业决策提供参考。

  • 2024-06-12
  • 阅读618
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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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2026综合算力全景分析

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