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智慧城市展望-红杉树内部培训

智慧城市展望-红杉树内部培训

  • 2022-01-05
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中国数字生态指数(2021)

日前,北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合多家单位发布《数字生态指数2021》报告(以下简称《报告》),全面刻画我国各地数字生态现状,以提供科学评估依据,助力国家数字经济发展和数字中国建设。 《报告》由数字基础、数字能力和数字应用构成数字生态理论框架,具体由总指数和23项分指数构成,涉及2020年全国31个省级行政区(不包含港澳台地区)以及300余个重点城市。

  • 2021-11-03
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物联网平台(IoT)五大核心能力详解

物联网平台作为连接物理世界与数字世界的桥梁,其价值体现在对设备和数据的全生命周期管理上。一个强大的物联网平台通常具备以下五大核心能力,它们环环相扣,共同构成了从设备接入到价值变现的完整闭环。

  • 2025-10-07
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阿里云新零售介绍-霍嘉-20180103-V2.0

线上线下的商业融合,以消费者体验为核心的数据驱动,智能时代中新技术重新定义新商业模式,零售企业与品牌企业的数字化转型创新之路

  • 2021-12-31
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城市数字孪生优秀案例集(2022版)

近日,全国智慧城市标准化工作大会暨国家智慧城市标准化总体组2023年度全体会议在京隆重举办,大会重磅发布《城市数字孪生优秀案例集(2022版)》

  • 2023-07-04
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毛正卫-基于微服务架构的任务调度平台-IAS2019演讲

基于注解自动抓取任务 ? 微服务中各个任务元数据的管理,数 据抓取,录入. ? 微服务化的各个节点的执行器维护 调度器自适应任务分配 ? 抢占式均衡算法,丰富的路由策略 ? 失败转移,预警 , 任务自诊断修复 ? 弹性扩容缩容 高度灵活任务编排模式 ? 简单,易用的编排设计 ? 多种组织关系的支持 ? 多类型调度方式支持 03Task 05UI 04Load 微服务任务调度-特性 Microservice task scheduling - features 运维平台 ? 易用UI交互 ? 一体式监控平台 06

  • 2021-12-31
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智能制造工厂实施路径与落地举措(58页 PPT)

”中国制造2025“是在新的国际国内环境下,中国政府立足于国际产业变革大势,作出的全面提升中国制造业发展质量和水平的重大战略部署,”中国制造2025“是中国工业未来10年的发展纲领、顶层设计。 ”中国制造2025“五大工程:制造创新工程,智能制造工程,绿色制造工程,高端装配创新工程,基础强化工程。

  • 2021-09-08
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中石化主数据管理系统建设规划方案(66页 PPT)

主数据是XX集团核心的基本业务数据。主数据通常长期存在且应用于多个系统(PDM系统、ERP系统、CAPP系统、OA系统等多个系统),描述企业整体业务信息的对象和分类,在整个集团范围内各个系统间要共享的基础数据

  • 2023-10-16
  • 阅读1420
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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

  • 阅读665
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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

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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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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