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2024智慧高速F5G全光通信网白皮书

高速公路通信网经历了从PDH、SDH到OTN的发展阶段,面向新形势下的业务诉求,通信网也正在面临向新一代技术演进。F5G (The 5th Generation Fixed Network,第五代固定网络)全光网依托OTN和PON技术,凭借灵活带宽、安全可靠、极简、智慧运维的特性能够满足高速公路数字化、智能化发展的诉求,为高速公路提供下一代数字化信息底座,助力高速公路智慧化和交通强国战略目标达成。为此我们编制了《智慧高速F5G全光通信网技术白皮书2024》,希望能够为高速公路的数字化转型提供支持,助力高速公路高质量发展,为建设交通强国做出积极贡献。

  • 2024-04-02
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数字碳中和优秀企业实践案例集工业篇(2024年)

数字碳中和优秀企业实践案例集 工业篇(2024年),数字碳中和优秀企业实践案例集 工业篇(2024年),数字碳中和优秀企业实践案例集 工业篇(2024年)

  • 2024-04-01
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数字孪生矿山白皮书(87页 PDF)

按照本白皮书定义,“数字孪生矿山是矿山企业基于数字孪生体的数字化转型方法,通过地质、地表和设备的数字孪生化,让处于安全环境的人进入数字孪生矿山闭环中,逐步达到可视化、实时同步和互操作的运行水平,实现矿山行业少人化或无人化的经营目标。”

  • 2024-04-01
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势银氢能与燃料电池年度蓝皮书(2023)158页

根据国际能源署(以下简称“IEA”),截至 2023 年 10 月,全球运营、在建、可研、规划等项目合计 826GW,排名前三的地区为欧洲、大洋洲、拉丁美洲;其中,中东和北非、撒哈拉以南非洲地区和拉丁美洲在 2023 年增势强劲,项目规模相较 2022 年均实现了翻倍增长

  • 2024-03-29
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上海电气集团“双碳”行动方案白皮书

能源与工业是实现碳达峰碳中和的“主战场”,作为世界级综合性装备制造企业,上海电气以实现自身“双碳”目标为基础,积极推进产业结构优化升级,充分挖掘自身在能源与工业领域系统解决方案优势,助力行业客户实现绿色低碳转型发展

  • 2024-03-29
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能源效率2.0:打造未来能源系统白皮书-丹佛斯-2024-48页

时机决定一切。在未来的能源系统中,仅确保使用绿色能源是不够的,我们还需要在正确的时间使用能源。现在,我们的习惯和行为决定了何时需要能源?白天需求量大,夜间需求量小。

  • 2024-03-28
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机械行业:人形机器人传感器六问六答

Table_Summary] 人形机器人使用的传感器包括关节一维力及力矩传感器、位置传感器、IMU、六维力传感器、触觉传感器及视觉模组等。本文重点梳理了触觉传感器、六维力传感器、IMU 等的工作原理,在人形机器人的作用,未来技术发展方向和当前市场情况,并对比分析了 MEMS 和柔性触觉传器工艺。重点推荐六维力传感器赛道,建议关注 IMU、触觉传感器等细分赛道。

  • 2024-03-26
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华为:2024充电网络产业十大趋势白皮书

新能源汽车发展超预期,截至2023年底,中国新能源乘用车保有量1800多万辆,预测到2034年新能源乘用车保有量将达到1.8亿量,10年增长10倍。 中国新能源商用车截至2023年底保有量244万辆,预计到2034年,保有量将达到2200多万辆,10年增长9倍,汽车电动化已成为不可逆的趋势。

  • 2024-03-26
  • 阅读652
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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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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

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