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智慧楼宇20190801

智慧建筑内的硬件、应用 、服务等资源,提供物联 、管理与数字服务,赋予 建筑综合协同的智慧能力 ,并为建筑管理运营者与 建筑业主方提供安全、高 效、便利的建筑综合管理 运营。由建筑物自动化(BA)、 通信自动化(CA)、办公 自动化(OA)、安全保卫 自动化(SAS)、消防自 动化(FAS)外加结构化 综合布线系统(SCS)、 结构化综合网络系统( SNS)、智能楼宇综合信 息管理自动化系统(MAS )组成。

  • 2021-07-01
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MES制造执行管理系统解决方案

MES系统根据产品计划的工艺、成品库存数量、生产线运行状况、零件的供应情况及制造的生产能力等约束条件综合考虑对可执行的产品计划进行生产排程。

  • 2021-07-01
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智能驾驶面临的安全挑战及解决思路

保障自动驾驶安全的基本要素 安全驾驶策略和对事件的反应 安全架构设计 系统冗余性要求 安全架构概貌 系统失效情况下的安全降级机制 对传感器失控的监控 对通信失效的监控 对系统失效的监控 安全与智能 ICA和TJP的差异 如何定义好场景 传感器的感知范围 把安全和智能有机结合的关键一步 自动驾驶系统的Fallback策略 简化的TJP状态转换模型 总结

  • 2021-07-01
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AI的欺骗艺术.人工智能图像攻击

人工智能技术应用:深度学习、计算机视觉、语音机器人、自然语言处理、推荐引擎等等。 AI技术创造的欺骗;AI技术本身的漏洞

  • 2021-07-01
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万物互联时代的虚拟化技术

摩尔定律的推动:半导体技术的发展,性能提升,成本下降,今天的s0C性能超过昨天的服务器; 多核无处不在:多核技术的发展,自然的能够支持多个系统; 节约成本:系统整合,降低硬件系统的复杂度,减少硬件系统的互连,重用已有的软件系统,降低移植工作量

  • 2021-06-29
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TSDB-云边一体化时序时空数据库技术揭秘

低成本高性能可扩展:基础设施智能化,APM,智能运维,监控诊断,金融; 轻量化高可用:工业数字化转型,电力,交通,物流,IOT, 工业; 高性能计算:时空大数据计算,智慧交通,城市大脑,轨迹分析,路径规划

  • 2021-06-29
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IDC数据中心停车场管理系统解决方案

随着“互联网+”战略机会点的到来,尤其是云计算已经成为“互联网――+”战略的重要支撑,国内三大运营商移动、联通、电信都纷纷加强数据中心的建设。

  • 2021-06-28
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XX数据中心安全规划设计方案

本次数据中心的安全建设主要依据《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》中的技术部分,从网络安全,主机安全,应用安全,来对网络与服务器进行设计。根据用户需求,在本次建设完毕后―XX数据中心网络将达到等保三级的技术要求。

  • 2021-06-28
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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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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