中国企业社会责任报告评级始于 2010 年,是中国第一、唯一的第三方报告 质量评价系统。2009 年 11 月,中国社科院钟宏武、张蒽团队发布了我国第一本 企业社会责任报告编写指南——《中国企业社会责任报告编写指南(CASS-CSR 1.0)》,构建了接轨国际、符合国情的企业社会责任信息披露体系,为中国企 业提供了本土工具书。在中国石化股份等企业的建议下,2010 年 3 月,时任国 务院国资委研究局局长彭华岗先生领导业内专家制定我国第一份社会责任报告 评价标准——《中国企业社会责任报告评级标准(2010)》,组建“中国企业社 会责任报告评级专家委员会”(以下简称“评级专家委员会”),负责对企业社 会责任报告进行评级。
DD-Power运维电力云平台的出现,是当前电力工业设备数字化革命的最新表现,它综合了物联网技术、传感器技术、云技术、大数据技术、人工智能、区块链等逐渐发展成熟的新兴技术,与原有的自动化技术、工业软件结合,正在创造出全新的商业图景。09 DD-Power综合能源物联网数字监控平台综合能源解决方案
数据资产已经成为管道运营企业的神经系统,推动了管网运营管理的数字化与智能化,数据管理能力已成为支撑全业务流程的核心能力 无线与移动应用的普及,有效提升了管道工程建设、管道巡护、设备资产管理等领域的质量、执行效率和运营安全性 云服务深入应用,改变着企业信息系统建设、整合及系统服务的提供方式
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一套高稳定性、高准确性、高集成度的机动车违法停车自动记录系统显得非常必要。本系统的核心为违法停车检测、抓拍、识别一体化的高清网络违停抓拍球机,对特定地点的车辆进行连续监控,对违停车辆进行抓拍,获得清晰的车辆全貌图像和车牌图像。同时在违法车辆的图像上,记录车辆违法的时间、车型、地点等。
数据如石油,也是数字经济的基础;但是如果没有管理,数据有可能会成为巨大的风险,糟糕的油质将导致汽车的抛锚。 数据如人体内流动的血液:血液如有杂质,血液流动收影响;血液如坏掉,人体无法获得营养,人的结果可得而知。
轴承是机床、汽车和发动机等现代机械设备的重要组成部分。一旦轴承出现故障,这些设备的安全就会受到威胁。因此,轴承故障诊断,尤其是初期故障的检测至关重要。它可以及时确定轴承的运行状态和故障类型,以便及时采取维护和修理措施,提高设备的运行安全性和可靠性。然而,在极其复杂的运行条件下,轴承故障在萌芽阶段产生的脉冲信号往往很弱。这些微弱的信号往往会被严重的噪声和谐波干扰所掩盖。因此,有效提取初期故障特征已成为轴承故障领域的一个挑战性问题和热门研究领域。
以核心应用为抓手,持续优化平台架构,推动部门数据整合、构建各类主题库、加强数据治理和数据安全、创新融合数据应用。
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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
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”。
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。
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。
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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性,需以系统工程思维统筹设计、施工与运维,确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性,需以系统工程思维统筹设计、施工与运维,确保电力传输的安全高效与稳定运行
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