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面向产业的算法治理研究—构建可信赖的算法治理路径(2025年)

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出,要“推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设,防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险,推动人工智能应用合规、透明、可信赖”。当前,人工智能大模型技术加速渗透千行百业,算法已从互联网平台技术底座跃升为驱动数字经济高质量发展、培育新质生产力的核心生产要素,深刻重塑着产业形态、劳动关系与社会治理模式。

  • 2026-03-14
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智慧楼宇数据挖掘整体解决方案

是基于对建筑各种智能信息化综合应用,集架构、系统、应用、管理及其优化组合,具有感智、推理、判断和决策的综合智慧能力及形成以人、建筑、环境互为协调的整合体,为人们提供安全、高效、便利及延续现代功能的环境。

  • 2024-12-11
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陈将宏博士:基于无迹变换法的电力系统小扰动稳定概率分析

针对电力系统中关于负荷水平随机因素的不确定性,提出一种基于无迹变换法的电力系统小扰动稳定概率分析方法。该方法通过对称采样策略将概率分析问题转换为确定性分析问题,再根据无迹变换法中各个采样点权重的分配计算出小扰动稳定评估指标。基于MATLAB中电力系统分析软件包(power system analysis toolbox, PSAT)的3机9节点系统进行算例验证,并对10机39节点系统进行了小扰动稳定概率分析,通过无迹变换法和两点估计法的对比,验证了所提方法的有效性和实用性。仿真结果表明:无迹变换法与蒙特卡罗法、两点估计法计算结果的相对误差很小,但无迹变换法的时间远远小于蒙特卡罗法,能够实现小扰动稳定概率分析的快速评估,且满足工程应用的要求。

  • 2024-12-11
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工业4.0-从制造生产到智造生产(智慧工厂)(28页 PPT)

德国政府提出“工业4.0”战略,并在2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出,其目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。

  • 2025-02-07
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教育行业AI实战手册

百年大计,教育为本。教育是民族振兴、社会进步的基石, 强国必先强教。多年来,中国以教育信息化支撑和引领教育 现代化,并将应用现代技术,加快教育信息化基础设施建设, 加强网络教学资源体系建设,以及构建适合信息时代的教与 学模式,作为推进教育创新发展以及推动人才培养模式改革 的重要举措

  • 2025-02-07
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华为:数字能源2023年可持续发展报告

华为数字能源是全球领先的数字能源产品与解决方案提供商。我们致力于融合数字技术和电力电子技术,发展清洁能源与 能源数字化,推动能源革命,共建绿色美好未来。目前华为数字能源约有 7,000 名员工,业务遍及 170 多个国家和地区, 为全球 30 多亿人口提供服务。

  • 2025-02-07
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物流排放核算与报告框架

如果不能实现《巴黎协定》的气候目标,可 能会对经济产生巨大的影响,而全球升温 2℃ 所带来的预期成本已经占据了全球 GDP 的 11%, 更不用说其他预期的剧烈变化,如极端 天气条件的增加、农地的损失等 2。虽然我们 仍有时间,但是必须立即采取行动。因此接 下来几年显得至关重要。

  • 2026-03-11
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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

  • 2026-03-11
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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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