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中石油2050年世界与中国能源展望

能源是人类社会发展和进步所必需的重要物质基础。能源技术的突破、能源行业的持续发展是推动经济社会发展和国家强盛的动力。 能源发展需遵循其客观规律,促进经济转型发展与能源供需的协调发展,通过推动经济结构优化,降低能源消费强度,实现使用更少的能源支撑经济的高质量发展是各国共同努力的目标。以建设人类命运共同体为使命,探索构建经济发展与生态文明建设兼顾的可持续发展道路是各国的共同追求。依托本地资源、因地制宜构建适合自身发展阶段的能源发展之路是各国能源发展应有之义。依托科技进步实现能源利用效率提升,清洁能源占比提升是能源发展的内生动力。

  • 2021-03-18
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数字化转型规划设计方案(220页)

数字化转型规划设计方案(220页),数字化转型规划设计方案(220页),数字化转型规划设计方案(220页),数字化转型规划设计方案(220页)

  • 2023-10-27
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机床行业深度报告:格局优化叠加下游产业升级,高景气可持续

机床是将金属毛坯等材质的工件加工成机器零部件的机器,是一个国家工业发达程度的重要标志之一。2020年疫情后我国制造业景气度迅速回升,全年中国金属加工机床消费额213亿美元,同比降幅收窄至4.5%。

  • 2022-07-15
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“智慧磐石”系统建设解决方案

武警部队“智慧警石”工程将始终坚持贯彻习主席科技兴军重大战略思想,以科技创新为核心驱动,以信息化、智能化融合发展,深度推进部队现代化建设质量变革、效能变革和动力变革,为全面提高履行使命任务能力提供强大支撑。武警部队倾力打造“多能一体、有效维稳”强大力量体系,勇当维护社会稳定“压舱石”。

  • 2023-11-03
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选矿过程中自动控制技术

自动化的发展对选矿过程有着非常重要的作用,可降低选矿过程中人工成本、简化操作过程、提高劳动生产率、降低能耗、稳定产品质量等。据统计,选矿厂采用自动控制技术后一般可使设备的生产能力提高10%~15%,劳动生产率提高25%~50%,生产成本降低3%~5%,能源消耗减少5%~40%,同时能显著提高选矿回收率等生产指标。因此,选矿自动化设备一经投入到生产实践中,就已成为现代选矿必不可少的因素之一。 选矿自动化是在选矿生产中,采用仪表、自动装置、电子计算机等技术和设备,对选矿生产设备状态和选矿生产流程状况实行监测、模拟、控制,并对生产进行管理的技术。选矿过程自动化主要包括:破碎、磨矿分级、选别(包括浮选、磁选、重选、电选等)、脱水过滤及浓缩、尾矿输送等生产过程的自动控制。

  • 2021-06-01
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09X700(下)智能建筑弱电工程设计与施工(下册)

09X700(下)智能建筑弱电工程设计与施工(下册)

  • 2021-08-31
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XXX数据治理咨询项目投标文件(150页)

随着对创造和捕捉商业价值的不懈追求,越来越多的企业正在寻找兼具坚实的技术背景,同时可以提供解决方案和咨询服务的供应商。无论您的企业是在考虑推出新产品、还是考虑外包已过成熟期的业务线,XX的顾问都能够与您合作,评估业务流程和体系的影响,制定满足您的需求和业务目标的解决方案。

  • 2023-03-14
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二三维一体化的 SuperMap GIS软件方案介绍

基于高性能跨平台 GIS 内核的云GIS 应用服务器,具有二三维一体化的服务发布、管理与聚合功能,并提供多层次的扩展开发能力

  • 2019-08-03
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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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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

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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