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运筹优化—打造智能排产的工业大脑

悠桦林信息科技(上海)有限公司市场总监胡奇豪作题为《运筹优化,打造智能排产的工业大脑》的报告,分享了悠桦林APS,基于运筹学优化算法,全面考虑人、机、料等制约因素,支持全局优化的各层级计划,覆盖从主计划到订单协同计划再到生产排程的全过程优化,帮助企业提升各类计划相关绩效指标。

  • 2021-09-08
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3份PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践

数字孪生,作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型,随着工业互联网的发展,成为一种全新而有效的解决方案。工厂的设备,可以通过实时可视化的数字孪生,模拟机器在生产系统中的表现,通过虚实交互、数物融合和知识自动化,形成一线操作者和管理者的决策支撑系统,提供更加实时、高效、智能的服务。今天分享3个干货PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践。

  • 2021-09-08
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智能制造发展过程三个阶段及特征

本文首先总结工业生产对控制技术的要求及工业自动化系统的特点; 然后根据智能制造系统在工业生产过程中的地位和所发挥的作用,着重讨论智能制造系统相关技术在不同时期、不同领域的技术特点和阶段,以生产系统的各个子系统间的数据流向为特征,区分智能制造发展过程的 3 个阶段; 最后以钢铁行业的案例来分析智能制造在生产中的地位,为企业实施智能制造提供参考。

  • 2021-09-08
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如何做好汽配供应链仓储解决方案?

仓配是汽配供应链的重要组成部分。如果没有与经营模式结合起来谈仓配解决方案,会像无源之水一样,漂浮无力,无的放矢。 汽后市场的仓配解决方案又具有本行业的特点,所以汽后市场的仓配解决方案既要结合经营模式,又要考量行业及配件本身的特性。

  • 2021-09-08
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IoT边缘如何实现海量IoT数据就地处理

边缘这个概念出现的时间并不长,许多人对其进行过概括,范围界定和阐述各有不同,甚至有些是重复和矛盾的,今天带大家一起学习一下IoT边缘究竟是何方神圣。一、IoT边缘的概念首先先来介绍一下边缘是什么?边缘计算是在网络边缘进行的数据处理,以减少延迟并降低对云计算和数据中心资源的需求。边缘是可以无处不在的,最常见一种,也是大家最能理解的是实际的工业业务现场,边缘计算发生在智能网关中,就在收集和处理数...

  • 2021-09-08
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人工智能-一般搜索算法原理

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

  • 2021-09-08
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人工智能与嵌入式

人工智能不可能没有嵌入式,人工智能的领域庞大涵盖学科众多,应用范围也很多。人工智能与嵌入式系统的关系,可用苏轼《题西林壁》的诗句来形容,即“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。长期以来,形形色色的人工智能就在我的周围,我们却视而不见。可以说嵌入式开启了人工智能的进程,人工智能的终极目的是实现人类智力的替代,人的智力有“思维”和“行为”两种方式,思维是大脑独立的思考,行为是个体与客观世界的交互。

  • 2021-09-08
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人工智能讲义-专家系统

专家系统,通俗的讲,就是让计算机具有人类专家的知识、经验和技能,能够像人类专家一样解决实际问题。专家系统实质上是一段计算机程序,它能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。通过计算机,模拟人类专家如何运用他们的知识和经验解决面临问题的方法、技巧和步骤。

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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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