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论物联网技术在设施农业中的应用

在互联网时代, 我国农村实现了网络普及, 体现于有线电视入户、网络及电话入户等。在农业生产发展中, 物联网技术的广泛应用, 已经成为一种未来趋势。区别于传统农业的人力耕作方式, 智慧农业将成为农业发展的新方向。探析智慧农业的应用途径, 即是针对农业生产经验, 进行一系列的收集及整理, 并采用物联网技术, 致力于相关信息的分析、整合及共享, 可有效提升农业生产效率。近年来, 农业物联网技术飞速发展, 这与国家农业部的相关试点工作紧密联系, 诸多省市先后启动试验工程, 促进了物联网技术与农业领域的融合。在此期间, 物联网技术的应用, 针对农业领域的种植、收获、销售等流程, 实现了信息化管理, 有效提升了农业生产效率。同时, 物联网技术的应用, 充分融合农业水利水电开发进程, 实现了农业资源的合理配置, 促进了现代化农业生产的发展。

  • 2021-10-27
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百度智能云大数据全景架构图如何赋能企业数字化转型

百度智能云大数据产品架构全景图共三层:底层通过湖仓数据基础设施为企业提供数据存储、数据处理、数据开发等能力;中层的数据价值挖掘平台,充分利用百度智能大数据技术,实现企业数据资产价值最大化;顶层,即基于底层和中层的技术,帮助各行各业落地大数据应用落地。

  • 2021-10-20
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陕西重汽智能制造实践及思考

工业革命在放大人类力量的过程中形成了一些重要特点: 口 第一次工业革命:蒸汽机与大机械相结合,人动物不动,工人来回穿梭,生产效率大幅提升,生产推动消费。 口第二次工业革命:内燃机与电气相结合,物动人不动,生产线将产品随时送到工作台,工人站定岗位,每人完成单一任务,以“一对多"规模生产,市场主导生产,以买方市场为主。 第三次工业革命:自动化与网络化相结合,人动物也动,灵活生产“一对一”产品,促进买方市场与卖方市场有机结合。

  • 2021-10-20
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智能工厂物流系统总体规划导向与逻辑

在价值链运营环境下,物流已经成为智能工厂的核心要素,工厂规划和运营管理必须要具备“流动思维”和“供应链交付思维”。“大交付、大物流、小生产”、“制造工厂物流中心化”的工厂规划和运营理念,在制造业中已经得到越来越多的认同和实践。本文具体分析了智能工厂物流系统的规划目的、规划内容、规划原则与步骤,对如何从源头上实现智能工厂建设能够满足时代和企业不断发展的需要提供了极具价值的参考。

  • 2021-10-20
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新基建和信创云计算进阶方案

行业涨跌幅:短期回调,1-10月跑赢沪深300。从中信计算机行业指数中提取了自2020年1月2日至2020年10月30日的涨跌幅涨跌幅为13.65%、期间最高值为43.18%,行业涨跌幅跑赢沪深300。在中信的29个子行业中,计算机行业涨跌幅位列第13.市场表现分布较为均衡。2020年1-10月,中信计算机公司实现上涨的公司有144家,下跌的有87家。其中,下跌幅度在0- 15%和15%以上的分别有41与46家,平均市值分别为135亿元和129亿元;而涨幅超过50%的公司有33家,平均市值为158亿元,涨幅在0-50%之间的公司共111家,平均市值为85亿元。

  • 2021-10-20
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海德思哲:中国企业数字化转型的思考与行动

数字化转型概念的提出至少已有十年的时间,如今企业数字化转型已在越来越多的企业得以实施和推广,众多的企业CEO开始意识到,企业数字化转型是关乎企业整体战略转型,企业商业模式升级的整体行动。 2020年初,新冠肺炎疫情的出现,数字化程度较高的企业,展现了更强的风险应对能力,使企业意识到加快推进数字化转型的必要性。但是我们也观察到,企业推进数字化转型往往未达到预期的成效。

  • 2021-10-20
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智能汽车产业发展动态 及对策建议

智能汽车功能和使用方式变革,向智能移动空间发展。制定国家战略强化部门协同合作,发达国家优势明显。2017年9月,交通部发布了自动驾驶汽车指南2.0;国会众议院通过一部自动驾驶法案(SELF DRIVE ACT);加州、亚利桑那州、密歇根州等多地均出台了政策,允许自动驾驶汽车在开放道路开展测试;

  • 2021-10-20
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华为数字化转型与数据管理实践

华为数据工作的两个阶段: 第一阶段通过数据治理、业务数字化、数据流打通提升业务作业效率 和质量;第二阶段通过建设数据底座、汇聚联接数据、数据服务化,支持数字化运营。建立完善的“数据管理体系”: 明确数据管理的政策、流程、组织、IT等组件,并通过完整的数据管理体系的运作,不断促进业务规则和流程的优化,支撑数据打通和数据清洁目标的实现

  • 2021-10-20
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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。

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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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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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