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腾讯正式发布《区块链方案白皮书》

日前,腾讯正式发布了区块链方案白皮书,旨在与合作伙伴共同推动可信互联网的发展,打造区块链的共赢生态。与此同时,具有自主知识产权的腾讯区块链行业解决方案也于官方网站正式发布。 数字经济时代,腾讯区块链将以其高性能、高安全性、高速接入、高效运营等核心优势,在鉴证证明、智能合约、共享经济、数字资产等领域拥有多样化的应用前景,为合作伙伴提供金融级区块链基础设施的同时,也为用户提供更安全、平等的产品服务。

  • 2021-03-21
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农业物联网环境监测解决方案

在农业生产中,提高产量主要依靠农药化肥的大量投入,但是其中有大部分化肥和水资源没有被有效利用而随地弃置,导致大量养分损失并造成环境污染,对环境保护与水土保持构成严重威胁,对农业可持续发展带来严峻挑战,直至智慧农业时代到来。

  • 2021-03-21
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毕马威2020年全球半导体行业展望动力

半导体仍是现代最强大的发明。作为当今高科技和高度互联世界的核心组成部分,企业和社会的几乎每个方面都依赖一个健康的半导体生态系统。 本报告是三篇系列文章中的第二篇,探讨了半导体这一至关重要的行业未来将怎样发展。第2部分重点关注增长潜力最大的产品和终端市场;本报告还调查了导致主要领域和应用发展缓慢的障碍,以及标准和法规在促进其规模增长中发挥的作用。

  • 2021-03-19
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基于业务的车联网规划与部署方案

车联网业务多样,对网络带宽、时延、可靠性、定位精度的要求不一,且其发生的场景相对于传统网络较为复杂,对移动网络方案部署提出了更高要求。为解决此问题,首先对车联网业务与部署场景分类,并针对每种类型业务需求及场景网络参数进行全方面量化;其次分析传统网络、卫星网络、C-V2X专用网络在各方面支撑车联网业务的能力,并进行协同规划方案疏理,从规划方法、无线方案、传输方案三方面进行策略评估,并形成最终结论。经论证,传统无线网络、C-V2X专网、辅助卫星网络协同规划与组网部署方案可以最大化网络效率,减少投资浪费和能源损耗。

  • 2021-03-19
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仓储物流技术发展趋势分析

随着工业4.0发展,产品定制与个性化服务已逐渐成为市场发展的重要趋势,这对现代物流系统提出了更高要求。仓储物流系统(Warehousing Logistics Systems)作为物流与供应链的核心环节,其作业效率、服务质量和运营成本一直是企业重点关注的指标。高效合理的仓储物流系统可以帮助企业加快物资流动的速度,降低成本,保障生产顺利进行,并可以实现对资源的有效控制和管理。现代“仓储”已经不是传统意义上的“仓库”、“仓库管理”,而是在经济全球化与供应链一体化背景下的仓储,是以满足供应链上下游需求为目的,在特定的有形或无形场所,运用现代技术对物品进出、库存、分拣、包装、配送及其信息进行有效计划、执行和控制的物流活动。显然,仓储物流技术(Warehousing Logistics Technologies)是企业建立先进合理仓储物流系统的关键。

  • 2021-03-19
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教育信息化2.0时代智慧校园建设与研究新发展

“智慧教育创新发展行动”是教育部《教育信息化2.0行动计划》的重要内容之一。智慧校园的建设与应用是落实智慧教育创新发展行动的具体举措。该文通过文献综述与内容分析方法,结合对广州市71所中小学(中职)智慧校园试点校的实践案例分析,明确智慧校园建设要全面落实立徳树人的根本任务,推进核心素养与关键能力培养,促进高考制度改革,培养徳智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人为新取向,指出智慧校园建设要以教育信息化2.0为导向、强调融合创新、重视机制保障、突出区域特色。在此基础上提出智慧校园应用与研究的新发展,以期对未来智慧校园的建设与应用提供思想指导与实践参考。

  • 2021-03-19
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医疗器械UDI和兽药二维码追溯-嘉华汇诚

兽药二维码追溯定义 兽药二维码追溯是结合编码和信息化技术,把物联、二维码技术应用在原材料采购、生产、批发、零售、物流配送、使用和政府监管等生命周期的全过程,通过全过程信息化手段,实现兽用药品全过程追溯和流通跟踪监控。其特点如下: ? 一件一码,全程追溯,实现政府监管、企业结算、物流应用、终端查询功能的统一 ? 数据集中存储,闭环管理,支持监管、生产、流通和消费信息实时采集,多方动态共享

  • 2021-03-18
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物联网安全漏洞案例研究与解决方案

随着物联网技术的不断推进,基于物联网的设备在我们的生活中越来越普及,特别是那些廉价或计算受限的设备通常没有设计任何安全机制,成为了很大的隐患。我们列举了一些消费者在物联网设备中可能遇到的常见攻击,并提出了一些解决策略

  • 2021-03-18
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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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