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金蝶软件:工业4.0时代如何构建数字化工厂

在新技术快速发展下(物联技术、网络技术、人工智能、大数据、数据监控)重新审视原有核心能力的现状与未来,重新定义核心竞争力,并运用新技术,重组企业运作流程,管理体系及生产工具,在柔性,个性化,服务化的未来竞争上,取得领先优势。

  • 2023-05-24
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互联网企业安全运维实践

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  • 2023-05-25
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创业邦:绿色智能制造创新生态图谱2023版

科技是第一生产力、创新是第一动力,加强科创能力建设,关键要构建创新生态。“二十大”报告指出,要形成具有全球竞争力的开放创新生态,注重发挥市场力量吸引国内外各种创新资源要素参与其中。

  • 2023-05-24
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埃森哲:价值释放:互操作性推动企业加速增长

在一个不可预测的世界里,迅速适应新环境、采用新技术并在其他方面保持灵活的能力,能够让公司蓬勃发展。通过对这些技术、人员和流程的整合,公司可以在风险中提高韧性并加速增长。

  • 2023-08-02
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机械设备行业深度研究

伴随着工艺的不断进步与器件特征尺寸的持续缩小,有望持续带动 CMP 设备需求。细分来看,更先进的逻辑芯片会增加铜互连的层数,继而扩大 CMP 的需求;存储芯片向 3D 结构不断发展与层数的不断增加,推动抛光步骤次数近乎翻倍,带动 CMP 设备数量的增长。根据我们的推算,2026 中国大陆 CMP 设备市场空间约为 117.79 亿元。

  • 2023-08-02
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中国信科:2023 6G网络体系架构白皮书-全域覆盖场景智联

移动通信网络从基础的语音业务发展到 5G 时 代的三大典型场景业务,业务场景逐步向通信感知 融合和普惠智能的方向发展。面对丰富的业务形式 和智能接入设备应用场景,未来网络架构需要设计 重构和优化以提供更加优质的业务体验。

  • 2023-08-15
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智慧工地全场景解决方案(67页 PPT)

围绕建筑工地安全质量、智能视频监控、人员实名制管理、物料设备监视、环保等各方面管理,集成涉及人、机、料、法、环等系统于一体的综合管理云平台,对现场工地进行一体化、可视化、智慧化管理。

  • 2023-09-13
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东方电子:AI在新型电力系统中的应用探讨

人工智能技术长期存在两个竞争范式:符号主义与连接主义,分别对应于第一代人工智能的知识驱动方法与第二代人工智能的数据驱动方法。然而依靠单个范式无法触及人类真正的智能,第三代人工智能是知识与数据融合驱动,是人工智能技术发展的必经之路。

  • 2023-09-11
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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产品介绍

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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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