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低碳战略研究中心:2024年二季度碳交易市场运行与政策盘点—碳价突破百元 碳市场扩容在即

2024年4月以来,全国碳市场碳配额交易价格在3月份高位的基础上又进一 步上涨,并在4月24日以收盘价100.59元/吨首次突破百元大关,较碳市场交易首 日的开盘价48元/吨已经翻倍。《碳排放权交易管理暂行条例》于5月1日起正式生 效,监督管理机制进一步明确,处罚力度进一步加大,为碳市场的健康发展提供 了法律保障,开启了我国碳市场的法治新局面。

  • 2025-02-26
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2025十大AI技术趋势

大模型的持续进化,如同蝴蝶振翅般颠覆了我们对人工智能的传统理解。从初次尝试新架构到发现新的普适定律,从能力泛化到模态无缝融合,这些突破性进展正在不断刷新机器智能的边界。大模型逐步拥抱文本、视觉、音频、乃至 3D 数据,实现了感知与认知能力的全面升级,机器具备了更加细腻丰富的理解能力,人机交互焕发了全新的活力。与此同时,人工智能正在向

  • 2025-02-19
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智慧场馆智能化系统综合解决方案(24页 PPT)

通过超分辨率(用算法提升图像质量)技术,在复杂多变的环境下,准确识别出对象。通过超分辨率(用算法提升图像质量)技术,在复杂多变的环境下,准确识别出对象。

  • 2025-02-18
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基于工业互联网的热电智能调控技术

热能作为化工、生物、医药、造纸、食品加工、纺织等工业生产过程中必备的基 础能源之一,是与电能地位相当的工业基础能源。但热能由于无法远距离传输,所以 热能的供给和消费都是区域化的。在有规模化热能需求产业存在的工业园区,基本上 都需要有一个热源厂,而为了热能的高效梯次利用,国内目前的热源都以热电联产为 主。

  • 2025-02-07
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灯塔工厂:三一集团灯塔工厂建设案例分享

万亿级海量市场,国内外竞争激烈:工程机械行业市场规模庞大,国内外竞争激烈,企业需不断提升自身竞争力。行业具有周期性波动特征:销售额下滑严重,企业需应对市场波动带来的挑战。4万亿投资硬着陆,工程机械行业不景气:宏观经济环境不佳,导致行业整体需求下降。

  • 2025-01-23
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联合资信:重点省份区域特征及化债现状研究

2023 年 7 月,“制定实施一揽子化债方案”首次提出后,35 号文等政策文件密集出台,在“控增化 存”的总体要求下提出了分区域差异化管控的化债策略,并针对重点省份制定了更为严格细致的化债政 策。本文结合重点省份的区域特征,梳理分析了重点省份的化债表现和阶段性成果,并依据政策导向对 重点省份的未来化债路径进行推演。

  • 2025-01-07
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深度报告:国内外电网需求持续共振_持续关注特高压及出海

特高压:国内电网投资持续加速,其中 2025 年建设 4-5 直 3 交特高压工程,仍是电网主要投资方向,特高压板块有望持续高增。

  • 2025-01-07
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集团IT蓝图规划及集团财务管理系统规划方案(23页 PPT)

承接第1阶段梳理的信息化总体需求及业务架构,结合行业经验,分析未来集团应用架构、数据架构、基础设施架构和信息化治理架构,形成未来集团整体信息化蓝图。

  • 2025-06-10
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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