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IBM智慧城市

世界城市化、全球经济一体化和服务型经济的趋势意味着城市在其发展上、经济上和政治上拥有更多的控制权。越来越多的高新技术用于构成城市的核心系统中,并变得被感知和互联互通,进而实现高层次的智能;同时,城市也面临众多的可持续发展方面的挑战和威胁–跨越业务、组织和核心基础设施(交通、水、能源和通讯等)系统需要被整体定位。 智慧城市策略就是:在城市发展过程中,在其管辖的环境、公用事业、城市服务、公民和本地产业发展中,充分利用信息通信技术(ICT),智慧地感知、分析、集成和应对地方政府在行使经济调节、市场监管、社会管理和公共服务四项政府职能的相关活动与需求,创造一个更好的生活、工作、休息和娱乐环境。 为了抓住机遇和构建可持续的繁荣,城市需要变得更加“智慧”。

  • 2021-02-16
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公路工程国内招标文件范本

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-21
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家电行业深度报告:工具行业锂电化+智能化趋势下,中国制造从幕后走向台前

工具行业市场空间接近千亿美金,中国企业长期凭借制造优势承接海外品牌的代工订单。近年来,全球“双碳”背景下锂电类工具渗透率持续提升,同时智能化趋势下割草机器人完成度亦大幅提升。海外传统工具龙头受制于原有布局转型艰难,中国企业迎来弯道超车的历史性机遇,有望从幕后走向台前。

  • 2023-08-22
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C2供应链集成演示平台操作手册(详细版)

C2 供应链集成演示平台操作手册,C2 供应链集成演示平台操作手册,C2 供应链集成演示平台操作手册C2 供应链集成演示平台操作手册

  • 2022-09-30
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精管理创新解决方案

精管理创新解决方案

  • 2021-12-13
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深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境,然后接收到下一时刻状态信息和奖励。 以众所周知的AlphaGo为例,盘面就是当前的状态,动作就是下一步往哪里落子,奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互,在交互的过程中产生数据,并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深度强化学习的帮助下,AlphaGo得以横扫世界级顶尖棋手。所以相比于有监督学习方法,深度强化学习在特定场景下可以达到超越人类的水准。 在围棋领域大放异彩之后,深度强化学习也在不断地拓展着自己的疆域,游戏、金融等越来越多的领域也出现了深度强化学习的身影。现代城市作为人类生产、生活的核心区域,是一个汇聚了交通、物流、能源等多个产业的复杂综合体。如果能够优化这种复杂结构,那么将会带来巨大的社会价值。而强化学习恰好可以做到这件事情。本文将为大家介绍几个强化学习在智能城市领域的应用案例。

  • 2021-07-21
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智慧城市物联网应用技术解决方案

通过智慧井盖管理系统,可实现对井盖统一管理,达到井盖远程监测、智能管控、防丢防窃的“三位一体”成效,从而解决因传统管理方式带来的痛点。智慧井盖管理系统利LoRaWAN窄带通讯技术来实现对井盖的追溯监管,维护道路和地井安全,一旦井盖丢失,立即发送报警信息到后台数据处理中心,后台通过短信方式将报警信息发送给维护人员,维护人员可根据识别卡识别出出产权单位,在最短时间内补装井盖。

  • 2021-03-21
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钣金数字化智能工厂整体解决方案

如何打造数字化智能工厂数字信息化智能工厂基于钣金行业的平台,融合ERP、PDM、APS、MES、TPM等应用软件系统,旨在帮助企业打造一个数字化、信息化的立体全方位工厂。结合自动化技术和设备的应用后,最终只需要工程师在办公室将图纸和工艺做好后,通过PDM系统自动将程式编好传输给机床,APS排产系统通过ERP的对接下单生产任务给机床加工,MES系统实时地反馈整个状况,TPM系统实时地监控设备的生产状态,达到实现无人化生产的目标。

  • 2021-02-22
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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