集团数据管控与数据治理解决方案

任何一个数据首先要确定的是谁来产生，谁来使用，谁来管理的责权利问题；其次才是确定数据产生的时候基于什么标准和流程，最后才是这些标准流程是否通过IT系统来固化。也就是说，数据治理核心首先是建立数据治理管控体系，确定基于数据的责权利。

2023-02-13
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83页PPT城市大脑建设方案

2023-02-13
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自动化全流程智能控制技术的研究与应用2

导读：自动化全流程智能控制技术是以现场工艺实时数据库为核心，在钢铁产线自动化信息化保障体系的框架基础上，综合利用先进的全流程智能技术，主要包括冗余容错、虚拟测量、遗传算法和控制系统换头术、故障预警模型、故障自恢复功能、异地诊断和处理、网络监控技术等，实现了对设备状态的自诊断、故障自恢复、运行系统免维护等功能，从而最大限度地保证生产稳定运行。

2023-02-12
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长安汽车*IoTDB|构建1.5亿时间序列车况数据处理方案，查询稳定实现毫秒级返回

重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业，是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司，其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车，全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明，造福人类生活”为使命，以客户为中心，以产品为主线，持续提供高品质的产品和服务，奋力推进第三次创业——创新创业计划，向智能低碳出行科技公司转型，为实现世界一流汽车企业努力奋斗。

2023-02-09
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【数据集】开源车辆轨迹数据集详细汇总

车辆轨迹在交通流分析建模、驾驶行为分析和驾驶决策模型的设计、训练、验证方面都有很重要的作用。本期为数据集系列第四篇，介绍高质量的车辆轨迹数据集和获取方式。第一篇：【数据集】交通领域开源数据集详细汇总第二篇：【数据集】自动驾驶领域开源数据集详细汇总第三篇：【数据集】交通网络数据集详细汇总

2023-02-09
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开源时间序列数据集整理

数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。

2023-02-09
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100大机器学习数据集

大家经常反馈，在日常开发过程中，找不到合适的数据来做训练。基于此，我们呕心沥血的整理了一下100+大数据集，希望助大家一臂之力，欢迎分享给更多的朋友们！

2023-02-09
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以CAx技术助力企业数字化升级

数字经济席卷全球，各个行业的企业领导者们均在探索如何通过数字化转型，利用大数据、人工智能、物联网等技术来提升竞争力，而云技术则是推动和实现企业数字化转型的关键基础设施。

2023-01-29
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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产品介绍

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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进