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简道云:2023零代码全民开发白皮书

零代码开发,顾名思义,指的是在不需要编写代码的情况下,就能够快速开发出业务应用。可以回想以往在工作中使用过的业务应用,这些应用基本上包含了数据收集、数据处理、业务流程、用户界面等方面。零代码开发平台则是可以帮助开发者以无需代码的方式,对应用的以上部分进行设计和搭建的工具。

  • 2023-04-11
  • 阅读304
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  • 41页
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燃气智慧管网地理信息系统-

燃气智慧管网地理信息系统-,燃气智慧管网地理信息系统-燃气智慧管网地理信息系统-燃气智慧管网地理信息系统-燃气智慧管网地理信息系统-

  • 2022-10-14
  • 阅读305
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  • 15页
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实时数仓保障与治理实践

业务侧能拿到第一手准确的实时数据,就能根据准确,快速的数据做出业务策略调整,扩大收益。但是正向结果是我们预期的目标,开发所要做的就是解决达成预期目标过程中的各种不稳定因素,这些不稳定因素就是负向结果。从负向结果看,一旦出现数据产出延迟,数据不准,就有可能让业务错失一个热点,产生巨大损失。

  • 2023-03-16
  • 阅读665

智慧风电建设的标杆和典范

智慧风电建设的标杆和典范

  • 2023-01-29
  • 阅读558

技术丨智慧风电体系架构研究

随着能源行业智能化的长足发展和深度融合的推进,智慧能源系统日益成为发展的共识。由于风电的单机系统相对简单,自动化、信息化程度高,场群分散,智能远控需求强等特点,必然是智慧能源的先行者。智慧不是智能的简单升级,而是要充分展现“类人”的思维模式、价值判断和相机决策。因此,智慧风电的概念需要进一步明晰,其体系架构要能满足功能的实现。同时,研究智慧风电的实现不能离开当前信息化发展水平的现状,数据的获取、存储、通信和安全等是必须充分考虑的因素。

  • 2023-01-28
  • 阅读704

和利时:智慧风电场的建设及探讨

近年来,随着互联网+、大数据、云平台和人工智能等技术的发展,电力能源领域也掀起了一股智慧化的热潮。智慧能源、智慧电网、智慧风电等其他相关的概念也逐渐被人们所熟知。结合自身平台开发经验和电力行业多年从业经验,本文阐述了智慧风场的概念,介绍了智慧风电场当下的发展现状,并且针对目前的风电行业发展态势进行了需求分析。经过深入研究后提出了智慧风电场全生命周期的建设方案及平台架构的思路。同时,对智慧风场建设中可能涉及的一些关键性技术进行了探讨。总结了目前智慧风电场建设中存在和面临的各项困难和挑战,并给出了部分建议和对策,为今后风电场的智慧化发展提供了参考。

  • 2023-01-28
  • 阅读560

宝信设备管理系统解决方案-贵州燃气

各种类型的设备是生产企业的物质基础,而保障设备顺畅运行,发挥最大的效能,先进管理必不可少。设备管理不仅需要依靠技术的不断进步,更加需要依靠管理的有效支撑。设备管理信息系统是提升设备管理水平的有效手段

  • 2022-10-14
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城市燃气数字化运营实践V1.0

数字业务:模糊数字和现实世界的界限,打造新的业务设计,数字业务:模糊数字和现实世界的界限,打造新的业务设计

  • 2022-10-14
  • 阅读1021
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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