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Xrea工业互联网平台解决方案

Xrea平台已成功为装备制造、新能源、军工、农牧业、风电、光缆、核心零部件制造等30多个领域提供跨行业、跨地区“赋能”。

  • 2021-10-11
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中小制造企业数字化转型之道

数字化转型已经成为我国制造企业的共识,有近九成中小企业在进行积极地探索,但只有3%处于数字化转型深度应用阶段,这两个悬殊的数字促使我们深一步思考,中小企业应该如何进行数字化转型?本文基于对中小企业现状及困境分析,提出了相应的数字化转型路径,希望对数字化转型中的中小企业有所帮助。

  • 2021-09-30
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移动互联网医疗和教育行业解决方案

“智慧政企”是中国移动政企客户分公司倾力打造的核心品牌,旨在利用5G、物联网、云计算、大数据等现代信息技术赋能行业智慧化发展。此次展会上展出的一系列智慧应用,是中国移动智慧政企面向未来5G商用环境,通过深耕行业智慧化解决方案取得的代表性成果。作为中国移动“大连接”战略落地的重要驱动力之一,中国移动智慧政企重点发力政务、金融、交通、教育、医疗、农商、互联网、工业能源八个行业,不断为行业智慧化发展赋能,并取得实效。

  • 2021-09-13
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水泥窑协同处置污染土壤示范应用研究

本文对水泥窑协同处置污染土壤进行了示范应用研究。污染土壤热解析工艺与水泥窑协同处置工艺相结合,以窑头热风为热源采用顺流式回转烘干脱附工艺热解析处置后的污染土壤进入生料配料系统,随生料进入后续熟料煅烧工序,含小分子有机物的热解析气体通过两段式篦冷机进入回转窑内彻底燃烧分解。示范应用期间水泥窑协同处置污染土壤过程中无结皮风险,对窑工况影响较小,与对照组相比,协同处置过程中大气污染物排放浓度、常规物理性能指标变化较小;煅烧出的熟料中重金属浸出量低于规范限定含量限值。根据以往运行经验,协同处置含重金属的废弃物必须配备较为完善的尾气处理系统。

  • 2021-08-19
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中国电信物联网智慧楼宇产品介绍方案

?智慧楼宇平台聚焦楼宇管理智能化场景,平台的建设是符合技术的发展方向,符合政府的指导方向,符合智慧城市的服 务升级理念。 ?在物联网、大数据、人工智能作为新一代技术革命的背景下,推动智慧楼宇建设是必由之路。

  • 2021-07-01
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全域智慧城市解决方案

在知识经济时代和城市化双重浪潮的冲击下,城市的创新能力已经成为衡量其竞争力的重要基础,不管是大型城市还是功能性中小城市,都在不断寻找适合自己的路线。自2009年始,来自中、新两国的开创者们用十余年时间在天津沿海的一片盐碱地上创造出一个生机勃勃的全新城市,开创了城市创新建设的独特路线。如今,随着中国正式进入第十四个五年规划的建设期,“数字中国”的建设在全国掀起了新一轮的浪潮。在此形势下,生态城依托其“生态+智慧”建设的创新经验和多年积累的的优秀智慧应用案例,发布了2020年度的智慧城市白皮书,为未来的城市建设者们提供有益的参考。

  • 2021-06-03
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工业4.0数字化转型的趋势分析

Adobo和Econsultancy联合发布的《2020年数字化转型趋势报告》显示,从中国大数据市场发展趋势来看,2023年中国大数据市场将达到224.9亿美元的规模,未来五年GAGR复合增长率为23.5%。2019年的大数据的硬件、软件和服务的占比分别是45.2%、32.2%、22.6%,到2023年基本上会达到各占1/3的理想比例。 数字化时代,人们的工作方式会发生巨大的变化,因此也直接影响到了许多行业的就业形势。为了帮助人们适应“工作4.0”时代,尤其是帮助中小企业更好地完成相关的人力资源部署,德国联邦政府发布了报告《数字化工作 – 中小企业数字化指南》。 此报告针对德国,从制造业信息化、数字驱动力、工作柔性化等方面分析了工业4.0大环境下的职场动态,并且按行业类型测算了工作岗位数的变化趋势。作者发现:从2016年到2021年,数字化将会导致总体工作岗位数增加1.8%(如图1所示),而不是全面减少。当然,并不是每种类型的都迎来春天,比如简单重复的脑力工作岗位将减少4%。

  • 2021-04-21
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5G时代运营商数据和存储架构

5G给消费者带来更多的业务和更好的体验.5G的高带宽使消费者更好地使用视频通信,使VR、AR等新业务成为可能,同时5G的低时延也给消费者带来了更好地的业务体验。5G也激发了更多的业务创新,给消费者带来更多更好的业务。 5G可以使能垂直行业。5G的到来正让万物互联变得可能,5G可以使能更多的垂直行业,如行业视频监控,车联网,智能制造,远程医疗等,更多的行业使能给运营商带来了新的业务增长点。 5G可以带来新的商务模式转变。运营商可以通过5G带来新的业务和使能垂直行业的方式,通过创新的商业模式,有效改变运营商当前收入结构单一的问题。

  • 2021-03-21
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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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