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如何构建企业数据标准管理体系?

数据标准体系建设需要得到企业高层的重视和支持,更需要企业的所有部门共同参与。形成高层决策、数据标准管理部门统筹、各部门参与的数据标准管理的长效机制。其中高层是数据标准化工作的最高决策机构,数据标准化工作小组负责组织推动企业数据标准化工作。

  • 2022-05-05
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物联网在水产养殖中的应用与发展探析

物联网技术在水产养殖中应用的优势日益凸显,但我国水产养殖物联网模式还处于转型升级的初级阶段,存在诸多问题亟待解决。目前多数企业仍然采用传统的养殖模式,养殖模式过于单一,养殖过程多依赖人工控制,养殖环境的基 础设施薄弱、养殖的密度过高、水质污染严重、多鱼病现象, 造成水产品的产量和质量都较为低下。

  • 2022-04-25
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北京市“十四五”时期制造业绿色低碳发展行动方案

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神,深入贯彻习近平总书记关于北京工作的重要讲话精神,积极践行新发展理念,落实“十四五”时期减污降碳协同增效工作要求,立足制造业发展实际,充分发挥本市科技创新优势,以制造业高质量发展为主题,以供给侧结构性改革为主线,以能源结构优化和资源能源高效利用为重点,以全产业链和产品全生命周期绿色提升为抓手,以绿色低碳管理服务长效机制为保障,逐步构建产业绿色低碳发展与绿色低碳产业发展相互促进、深度融合的现代化产业格局,形成促进制造业绿色低碳高质量发展的“北京经验”。

  • 2022-04-25
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企业数字化转型浪潮下的智慧税务管理

以互联网为代表的新一代数字技术正在推动各行各业的商业模式、竞争模式发生重大变革,在这一浪潮下,数字化转型已成为企业发展的必然趋势。传统企业数字化转型的关键是要突破对原有工业化适应性路径的依赖,进行管理适应性变革,对数字化体系形成新的适应性反应。税务管理作为企业管理的重要组成部分,也必须转向数字化,主动拥抱智能时代的到来。

  • 2022-04-21
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面向无人机自组网和车联网的媒体接入控制协议研究综述

随着移动通信技术的迭代更新,车联网(Vehicular Ad-hoc Networks,VANET)和无人机自组网(Flying Ad-hoc Networks,FANETs)已成为通信网络的重要组成部分,而媒体接入控制(Medium Access Control,MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息,而两者不同的QoS(Quality of Service)需求对MAC机制的设计带来了严峻的考验。该文主要考虑车联网和无人机自组网,针对其网络特征,从不同的优化目标出发,对其使用的MAC协议进行分析与归纳,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-04-18
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当前我国数字经济发展面临的五大挑战及应对策略

当前,全球新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。我国数字经济发展正在转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段,越来越多的数字技术进入大规模产业化、商业化应用阶段,数字经济与实体经济加速深度融合。我国数字经济发展在创造更大发展机遇的同时,也面临诸多严峻的挑战,亟需采取科学策略有效应对。

  • 2022-04-18
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非结构化数据平台的底层逻辑和场景化实践

近年来,文本、语音、图像、视频以及点云等非结构化数据增长迅速,IDC预计未来5年内企业80%的数据将会由非结构化数据组成。非结构化数据具有海量、分散、多样、异构等特点,目前企业对非结构化的管理也是相对原始和落后的,他们用传统的文件管理系统,80%的空间在存储重复的数据、工程师60%的工作时间在进行数据搜索、40%的数据处理时间在用于数据从硬盘读到内存和从内存写到硬盘。

  • 2022-04-14
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工业危险废物环境管理现状与对策探讨

随着城市化、工业化和经济的快速发展,我国危险废物产生强度逐渐升高、废物资源化需求不断提升,如果不加强对危险废物的环境管理,既污染生态环境、危害人类身体健康,又存在资源浪费的问题。本文阐述了危险废物的危害性,分析了现阶段工业危险废物环境管理现状存在的共性问题,结合全国生态文明和“无废城市”建设的推进契机,提出加强危险废物全过程管理的几点对策,同时建议生态环境执法部门加强对危险废物行业的监管,防止危险废物造成生态环境风险事故的隐患。

  • 2022-04-14
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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