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IBM智慧城市体系及解决方案介绍

利用来自城市多个部门、多个单位的各类信息 通过预测问题,使事件影响减至最小 通过协调资源,对事件提供更快、更有效地响应

  • 2024-03-20
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AR智慧运维解决方案

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  • 2024-03-20
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智慧公园解决方案

智慧公园的建设是目前国家重要的发展建设方向,随着疫情恢复以及国民对户外娱乐休闲场所的需要,党中央及各地方政府也在加快公园的数字化、智能化转型建设,为市民提供出一个更加智慧、便捷、丰富的互动场所。

  • 2024-03-21
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综合能源服务专属平台建设项目可研评审汇报

为贯彻落实“四个革命、一个合作”,助力国网公司从供电服务向综合能源服务转变,构建以电为中心的能源互联网,实现多能源的信息共享、互相转化和优化配置至关重要。随着信息化技术的发展和综合能源业务实践推进,综合能源服务项目技术、管理越来越需要依靠信息化技术手段进行客户侧服务的深度支撑,因此在公司营销部的主导下,省综合能源服务公司规划与建设综合能源服务专属平台,通过客户侧能源信息的接入、管理和互动,挖掘潜在增值服务,打造综合能源服务公司自营品牌,协同各业务伙伴,为客户提供定制化、多元化,差异化,个性化的能源服务。

  • 2024-03-20
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基于智能楼宇路径的建筑解决方案

利用中大型PLC(可编程逻辑控制器)作为核心,配上传感器,执行元件、计算机等组件,对生产设备进行控制和管理。

  • 2024-03-20
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医院住院楼空调能耗采集实施方案

(1)在4套风冷机组的主电源分别加装4块远传电表,并在每台风冷机组的进回水管加装冷量表,共4套,用于计算每台风冷机组的运行效率。

  • 2024-03-20
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虚拟电厂解决方案介绍

“需求侧管理”是英文“demandside management”的翻译,缩写为DSM,指对用电一方实施的管理。这种管理是国家通过政策措施引导用户高峰时少用电,低谷时多用电,提高供电效率、优化用电方式的办法。这样可以在完成同样用电功能的情况下减少电量消耗和电力需求,从而缓解缺电压力,降低供电成本和用电成本。使供电和用电双方得到实惠。达到节约能源和保护环境的长远目的。 从我国近年来的电力持续负荷统计来看,全国95%以上的高峰负荷年累计持续时间只有几十个小时,采用增加调峰发电装机的方法来满足这部分高峰负荷很不经济。如果采用需求侧管理的方法削减这部分高峰负荷,则可以缓解电力供需紧张的压力。

  • 2024-03-20
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虚拟电厂电力可控负荷管理平台项目

随着经济社会的发展及电力体制改革的推进,目前需求侧管理业务形态也发生了巨大变化:响应对象发生巨大变化:随着电力体制改革的推进和及节能服务、电能替代等业务的推进,需求响应的对象在生产企业的基础上扩展了分布式电源/储能/微网运营商,负荷聚合商,云服务商,虚拟电厂,节能服务商等多种形态,服务内容也随之发生改变。响应模式产生巨大变化:随着电力需求侧技术的发展,需求响应模式也由约定需求响应逐步向实时需求响应甚至即时(毫秒级)需求响应等多形态混合的模式发展。同时电力辅助市场及现货市场的逐步放开,需求响应的交易模式和结算模式也发生巨大的改变。业务流程发生巨大变化:2017年,国家6部委联合发文,要求做好新形势下电力需求侧管理工作。

  • 2024-03-20
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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。

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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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