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基于物联网定位技术的智慧工厂解决方案

上海美迪索科室内通定位系统,其利用蓝牙信号,实现室内高精度实时定位能力,并通过3D、GIS地图展示人员和物品动态轨迹等时空信息,提供空间位置服务。 位置服务用于智慧工厂,可以实现人员和物资实时定位、工作考勤、电子围栏、历史轨迹回放等功能,并可在特殊情况下及时进行应急救援,提高工厂整体生产效率和管理水平。

  • 2021-09-27
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物流行业未来5-10年的趋势是什么?

数字经济一词在过去几年的政府报告中经常出现,作为经济转型的一大内生动力,数字化转型所蕴含的能量,在不同行业之间逐渐展现。 作为相对传统的物流行业,随着互联网货运平台的出现,其在数字经济中的占比也逐渐升高。业内公司越来越重视数字化,像传化的数字公路港,G7赋能煤炭物流等。 数字化有机会重构物流行业底层的链路,提升行业整体效率,进而创造价值。物流链路的底层重构涉及人、货、车、场、路,每一个环节都有机会创造新的价值和潜在的商业机会。

  • 2021-09-26
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能耗双控将对水泥、钢铁大宗行业带来持续影响

准确把握碳达峰、碳中和工作重点,大力优化能源结构、深度调整产业结构、抓好交通和建筑领域节能降碳、强化重大科技攻关、巩固提升碳汇能力、加快完善政策保障体系等已逐渐成为行业共识,但仍有一些工作需要持续深入推进。

  • 2021-09-26
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未来的物流信息系统赛道,最大的机会在哪?

1)物流信息系统由最初的三大WTO系统逐渐发展出更多定义,功能模块集成与加强延伸出大量细分赛道; 2)上游基础设施服务商较为集中,但下游客户的行业差异带来系统服务商的产品服务多元化; 3)整条物流链条来看,货主和专线客户更能成为系统服务商未来大展拳脚的目标客户; 4)物流系统服务商们更愿意在水下竞争,试图在未来获得市场的高度定义; 5)以跨境电商为代表的跨境SaaS需求,会成为系统服务商竞争的增量市场。

  • 2021-09-26
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中国能否诞生千亿级别货代巨头?

货代行业历史悠久,最早可追溯至明朝郑和下西洋运动。回顾近百年来全球货代行业发展史,万亿市场空间却没有诞生一家寡头垄断型企业,头部企业诸如德迅、DSV、DHL主要通过并购不断扩大业务版图,内生增长相对乏力。从行业属性角度来看,货代是低利润率、规模与网络效应有限、先发优势较容易被颠覆的典型“二流”商业模式。

  • 2021-09-26
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九大数据分析方法之:周期性分析法

所谓的常识,很大一部分是周期性变化:到了这个时间,就会出这种事。周期性分析,主要是从日常杂乱的数据中,发现会周期性出现的规律,从而避免上述问题。常见的周期包括两种:自然周期/生命周期。 所谓自然周期,是指业务指标随着时间自然发生波动,比如上边吐槽的“2月份业绩自然少”,这是因为2月份过年,大家都放假了,业绩肯定少呀。

  • 2021-09-24
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G7IoT自动化测试解决方案

物联网(IoT)是新兴技术,是对传统Internet的扩展,它使所有带有射频识别(RFID),传感器或GPS等功能的物体相互连通。 物联网相对传统互联网更像是一种架构,它由各种硬件和软件组件紧密耦合而成的,不仅是软件,硬件、传感器、通信网关等也起着至关重要的作用。只有功能测试是不足以完成验证系统,在环境、数据传输等方面总是相互依赖的,因此与通用软件系统的测试相比,物联网应用的测试就显得更为复杂尤其从以下角度

  • 2021-09-24
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九大数据分析方法:矩阵分析法

矩阵分析法的最大优势,在于直观易懂。可以很容易从两个指标的交叉对比中发现问题。特别是当这两个指标是投入/成本指标的时候,成本高+收入低,成本低+收入与高两个类别,能直接为业务指示出改进方向,因此极大避免了“不知道如何评价好坏”的问题。

  • 2021-09-24
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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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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

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