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大数据湖建设解决方案ppt

大数据湖建设解决方案

  • 2023-03-07
  • 阅读448

2022提升全域数据能力,以数据驱动运营

提升全域数据能力构建新一代数据基础设施需要全面发力。企业数据能力的提升归根结底是要实现“数据驱动”,对于企业既是战略选择、组织形式,也是一套数据运营的机制,而非仅仅是工具和产品。因此推动数据基础设施升级和推动数据驱动的转型不仅需要技术作为强力的基础保障,还离不开战略层面的通盘考虑、组织架构的支持、以及优秀数据人才的供给保障。

  • 2023-04-05
  • 阅读450
  • 下载0
  • 32页
  • pdf

智慧楼宇智能化系统规划方案

智慧楼宇智能化系统规划方案

  • 2023-03-07
  • 阅读431

《数字中国建设整体布局规划》对企业数字化转型提出哪些要求?

近日,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》),并发出通知,要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。 《规划》提出,到2025年,基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,数字中国建设取得重要进展。数字基础设施高效联通,数据资源规模和质量加快提升,数据要素价值有效释放,数字经济发展质量效益大幅增强,政务数字化智能化水平明显提升,数字文化建设跃上新台阶,数字社会精准化普惠化便捷化取得显著成效,数字生态文明建设取得积极进展,数字技术创新实现重大突破,应用创新全球领先,数字安全保障能力全面提升,数字治理体系更加完善,数字领域国际合作打开新局面。

  • 2023-03-06
  • 阅读473

DSP基本名词术语及其关系--信号处理

对采集到的时域信号进行数字信号处理(DSP),得到它们的频域结果。那么,信号从时域变换到频域时有一些专门的DSP名词术语,并且这些名词术语之间有着重要的数学关系,您都清楚吗?

  • 2023-01-05
  • 阅读737

什么是泄漏?--信号处理

在做信号处理时,经常涉及到“泄漏”。那泄漏是什么,是什么原因造成了泄漏呢?在这将告诉您答案。

  • 2023-01-05
  • 阅读892

旋转机械数据分析--信号处理

让我们假设我们已经从某类旋转的机械设备中采集了一段噪声或振动信号,采集时我们使机械加速通过它的整个转速范围。我们将使用从一个4缸赛车发动机中采集的一小段噪声信号。图1中显示了这个信号的时域波形,你也可以通过下面链接去播放这个信号。

  • 2023-01-05
  • 阅读1036

智慧灯杆技术规范解读(48页 PPT)

智慧灯杆系统架构:由智慧灯杆杆体、综合机房、供电系统、通信系统、信息采集系统以及配套管道等设施构成,用以支撑智慧城市信息感知的基础设施网络,通过统一的运维管理平台进行管理,满足智慧城市照明、5G通信、安防监控等各种应用对设备挂载、供电、传输接入等建设需求和维护管理需求。

  • 2023-03-29
  • 阅读557
  • 下载0
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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

  • 阅读795
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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