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AI智能+智慧酒店场景解决方案

AI、IoT“一体化”后,“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集,物联网的系统,也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来,由此可见,人工智能结合物联网(AIoT)是接下来的重大发展,而这样的发展,影响到各行各业,甚至会进行产业颠覆,也就是说,接下来AIoT服务,将在我们身边大量出现。

  • 2021-10-18
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百度AIOT群体测温解决方案V3-0201

在基于IoT技术的市场里,与人发生联系的场景(如智能家居、自动驾驶、智慧医疗、智慧办公)正在变得越来越多。

  • 2021-10-18
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成套解决方案设计统一百搭融合智慧全场景

全场景智慧是一种谋时而动、言简意赅的创新提法,也是一种顺势而为、高屋建瓴的应有之义。通过全场景智慧,大大降低了智慧行业和智慧企业建设和发展的技术门槛和边际成本。

  • 2021-10-18
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【精】金寨现代产业园智慧社区整体解决方案(56页)DOC

随着中国改革开放以来,经济建设高速增长,中国的房地产行业经历了近30年的长足发展。截止2015年中国住房累计交房面积达170亿平方,同时在建待交付约30亿平方。与之同时,社区智能化蓬勃发展,已形成巨大的行业效应。在大多数小区中,智慧社区应用层面主要表现形式为社区安防智能化、物业管理信息化。

  • 2021-10-18
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云边协同物联网解决方案

边缘计算是一种分布式处理和存储的体系结构,它更接近数据的源头。例如,带有视觉处理功能的摄像头、通过蓝牙向手机发送数据的可穿戴医疗设备等都利用到了边缘计算。

  • 2021-10-18
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精app解决方案600722

APP已经成为占据手机屏幕的第一入口。 APP是汽车厂商热衷的营销工具,也是经销商提供服务和增值盈利的营销工具,更是厂商和经销商以及消费者、潜在消费者之间的桥梁。

  • 2021-10-18
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企业数字化平台战略

消费者购买行为的变化和新技术的发展为零售和消费品行业带来巨大的挑战,不断变化的市场形势、来自渠道的挑战、创新业务模式所带来的压力、稳步增长的消费量和激烈竞争的市场环境要求零售和消费品企业必须抓住时机,以开放姿态面对客户影响、领跑数字与实体的融合、创新。

  • 2021-10-14
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卓朗智慧楼宇解决方案

智慧楼宇是以建筑物为平台,以通信技术为主干,利用系统集成的方法,将计算机技术、网络技术、自控技术、软件工程技术和建筑艺术设计有机地结合起来,打通各个孤立系统间的信息壁垒,使楼宇成为一个信息互通的智能主体,实现对楼宇的智能管理及其信息资源的有效利用。

  • 2021-10-14
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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