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基于大数据的智慧消防整体解决方案

我国大数据、云计算等技术发展迅速,为智慧消防建设奠定了坚实基础;同时,智慧消防建设涉及的产业众多,发展空间巨大;再者,国家政策对智慧消防建设给予了大力支持,智慧消防项目在“政策”和“市场”的双重加持下具备广阔发展前景。

  • 2021-06-21
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周智坚.产业互联及数字化趋势下的安全业务架构

信息安全的本质; 安全的过去,重点是保密; 安全的限制,1+1+N,重点是保护; 未来IOT供应链安全,重点是保障;

  • 2021-06-21
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工业互联网平台打造智慧互联工厂:广东智能制造示范工厂

党的十九大报告指出,建设现代化经济体系,必须把发展经济的着力点放在实体经济上。加快建设制造强国,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。在广东,旧动能转型和新动能崛起共同提振实体经济的画卷正在展开。

  • 2021-06-18
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5G VR促进大学教学从片面沉浸化到全面沉浸化

沉浸式的教学体验让大学课堂更加生动有趣,让学生在知识的海洋里得到更多快乐

  • 2021-06-18
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物联网方案楼宇及停车场物联管理系统方案

现如今房地产行业开始逐步进入利润常态化的后房地产时代,为寻求新的利润增长点,地产公司开始将注意力转向物业管理,尝试通过建设移动信息化的智慧型社区,来改造传统的物业管理模式,并借助智慧社区的平台来引入社区周边的民生服务和商家服务,既方便了社区居民的生活,又大大增加了地产公司和物业管理企业的竞争力和品牌效应,创造新的增值收益模式。

  • 2021-06-15
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智能医疗领域下物联网技术应该怎么发展?

借助RFID技术,开始广泛应用在医疗机构物资管理的可视化技术,可以实现医疗器械与药品的生产、配送、防伪、追溯,避免公共医疗安全问题,且实现药品追踪与设备追踪,可从科研、生产、流动到使用过程的全方位实时监控,有效提升医疗质量并降低管理成本。

  • 2021-06-13
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医疗机器人产业的细分市场和发展趋势

医疗机器人是一种可用于外科手术、辅助诊断、医疗服务以及康复理疗的服务型机器人,在医疗行为中能配合医护人员,依据实际医疗环境做出检测、移动、辅助等操作,完成对应的医疗任务,同时也要满足医用性、临床适应性以及交互性。医疗机器人按用途可分为手术机器人、康复机器人、服务机器人和辅助机器人四大类。

  • 2021-06-13
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生产车间电子看板工程解决方案

在日益追求效率与精益管理的现代企业工厂里,生产线上的管理受到越来越高的重视,通过各种技术手段实现生产线上的现代管理,其中可视化生产管理技术受到更多的关注。视频监控技术就是其中之一,在许多的制造业企业已被成功地应用在日常的工厂管理中,并取得了一定的成效,然而视频监控只是对可见的生产现场进行监控,如何对于生产、品质、设备的整体状况如何转化成可视化管理,使管理层在第一时间即时掌握整体的生产、品质、设备状况?通过智能电子看板整体解决方案将彻底使制造流程中的原本不可见的内容转变成完全的可视化管理,使生产、品质、设备的状况完全处于可控状态,相关人员可在第一时间发现问题,并解决问题,可视化的管理模式比当前的邮件或是电话通知的方式更加有效,通过数字可视化管理,制造效率、设备效率、产品品质必将得到更大的提升。

  • 2021-06-07
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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

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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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