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【精】经济技术开发区智慧园区解决方案(66页)DOC

园区规划建设整体性越来越强,更加注重各种基础配套设施,以更好的服务促进高新产业的发展。尤其是注重产业园区的信息化建设,构建互联互通、资源共享的信息资源网络,以信息化带动产业化是加快产业园区发展的重要内容。 各类产业园区发展迅猛,规模扩张也越来越明显,高新企业纷纷入驻,企业对园区信息化要求越来越高,同时对园区服务和管理水平也提出了更高的要求。

  • 2021-10-25
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制药企业数字化转型项目顶层规划方案(236页 PPT)

业务流程框架:可以帮助我们构建模板、复制管理、专业运营、指引实施、卓越融合 企业业务流程框架通常分为五级,本次项目流程规划到三级 (L3),每级业务流程框架流程定义如下

  • 2024-01-18
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应用集成解决方案

企业不断发展,很多长期需要人为操作或者流程定制来处理的业务问题,为了提高效率会考虑引入软件应用系统来解决,比如财务系统 、ERP(企业资源计划)系统、CRM(客户管理管理)系统等。引入这些系统在当时是解决了一部分的问题,但是随着应用系统数量的增加,新的问题也慢慢暴露了出来。因为,每个应用系统都有不同的开发需求前提和问题背景,系统之间数据也是相互孤立;所以在企业内部,每个应用系统其实就是一个“孤岛”,相互之间没有畅通的信息交流与数据共享

  • 2021-02-13
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2019-2020年工业互联网深度报告

工业互联网作为新基建的重要环节,是智能制造的核心基础,也是 TMT技术演变的必然。5G 技术解决工业领域成本端、传输端及产业链协同的痛点,成为工业互联网重要的业务支撑。综合产业格局,工业互联网可划分为边缘控制、网络连接、平台汇聚、数据应用四层次,各层次重点公司将充分享受 5G 后周期工业互联网应用的红利。

  • 2021-05-21
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三种分布式人工智能主流框架方案对比

在最近的几年中,人工智能随着神经网络的突破,得到了巨大的发展,特别在图像、分析、推荐等领域。在人工智能快速发展的同时,计算规模不断扩大、专家系统过于单一、神经网络模型的灵活性、应用领域的复杂行等问题,也在不断升级。在这样的环境下,分布式人工智能的发展被研究机构和大型企业提上日程。分布式人工智能,可以解决集中化人工智能的几个主要问题:? 规模化的计算问题。? 计算模型的拆分训练。? 多智能专家系统的协作。? 多智能体博弈和训练演化,解决数据集不足的问题。? 群体智能决策和智能系统决策树的组织,适应复杂的应用场景,比如工业、生物、航天等领域。? 适应物联网和小型智能设备,联合更多的计算设备和单元。

  • 2021-02-20
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森林防火高清视频监控预警系统解决方案

随着造林事业的不断发展,林地面积、林业蓄积量逐年增加,防火工作是首要任务。森林火灾是世界性的林业重要灾害之一,年年都有一定数量的发生,造成森林资源的重大损失和全球性的环境污染。森林火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失的特点。因此一旦有火警发生,就必须以极快的速度采取扑救措施,扑救是否及时,决策是否得当,重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时,分析是否准确合理,决策措施是否得当。为此国内外都在为预防、减少和控制森林火灾而努力。为了早日实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化,贯彻“预防为主,积极扑救的方针”,真正做到早发现,早解决。森林防火视频监控系统是由林区监控管理指挥中心系统、传输系统、摄像机和镜头系统、云台控制系统、电源系统和铁塔组成。林区监控管理指挥中心系统是整个系统的图像显示、图像录像控制中心,远程控制功能,向指挥调度人员提供全面的、清晰的、可操作的、可录制、可回放的现场实时图像。林区监控管理指挥中心系统还具有向上级林业局和省林业厅接口的功能。

  • 2021-02-17
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基因慧研究院2021基因行业蓝皮书预印版

本报告围绕基因行业的宏观背景、定义、核心技术和应用、跨界融合、产业创新案例、需求调研及展望等主题(考虑篇幅,除特别说明,检测方面以测序技术为主展开);时间维度上,本报告基于近年的信息梳理和归纳,立足于 2020 年,展望 2021 年;地理维度上,本报告以中国大陆地区的市场范围为主,覆盖全球的前沿技术应用和产业格局。

  • 2021-03-18
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人工智能应用实践与趋势

阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径,总结出人工智能为企业创造价值的七大模式,为企业应用人工智能提供指导。

  • 2021-03-26
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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670
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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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霸权委屈还是特权滥用——美国外部失衡的根源及其影响

美国特朗普政府第二任期以美国长期提供美元等全球公共产品导致其外部失衡 加剧和制造业岗位外流为理由,对全球各国实施更为激进的关税及其他经济制裁, 正在撼动战后国际经济秩序的根基。2008年全球金融危机以来,以全球经常项目差额占经济总规模比重衡量的全球失衡状况并未有明显恶化,而美国的对外贸易赤字和净国际负债水平大幅提升,表明美国自身作为国际经济失衡最主要驱动力的事实。究其根源,美国外部失衡的加剧并非美国所宣称的“提供国际公共产品的责任过重”-“特里芬困境”的时代已经不再,而在于美国滥用其在货币金融领域的“过度特权”和推行的新自由主义经济政策,导致其经济过度金融化和国内财政、经济和社会失衡,而缺乏有效的约束机制。展望未来,受该冲突性叙事的张力驱动,国际经济秩序将朝向更为碎片化和多极化的方向演变,而美元为主导的国际货币金。

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