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工业和信息化研究2026年第1期(总第80期):制造业比重双减怎么看怎么办

习近平总书记指出,制造业是国民经济的重要支柱,推进中国式现代化必须保持制造业合理比重。党的二十届三中全会明确提出“建立保持制造业合理比重投入机制,合理降低制造业综合成本和税费负担”。党的二十届四中全会提出,“保持制造业合理比重”。当前我国制造业比重出现“双降”,具体表现为国内制造业增加值占GDP比重从2006年峰值32%降至2024年24.9%,占全球制造业比重从2021年30.5%降至2024年28.8%。从经济发展规律看,制造业比重在工业化进程中呈“先上升后下降”特征,我国的变化趋势符合这一规律,制造业在国民经济和全球竞争格局中的地位并未因此弱化

  • 2026-02-06
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天津大学朱鹏飞:第五范式—人工智能驱动的科技创新

智能化科研将推动“科学-技术-工程”全链条融合形成“人机共智”的新生态,其成功取决于模型创新、跨学科协作与全球化竞争策略。

  • 2026-02-06
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中国大学专业建设发展水平分析报告

本报告基于教育部2020-2024年度《普通高等学校本科专业备案和审批结果》中本科专业新增、撤销、调整数据,结合[专业建设水平数据监测平台】针对高校开展专业评价、专业设置等典型场景需求所研发的数十种专业诊断分析功能,系统揭示中国高校专业结构调整动态。从梳理本科专业调整的探索历程、调整现状和改革路径,到全面解读各省市和高校本科专业布局的调整趋势,再到深入剖析高校专业对接市场需求和地方经济发展的典型案例,本报告客观总结大学本科专业调整的发展态势,以期为高校管理和政策研究人员提供参考。

  • 2026-02-06
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清华大学DS指南:赋能品牌传播与营销-

DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首;截 至1月30日,在168个国家位居下载榜第一名。 OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力,并表示将继续加快自身模型的迭代。 Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作原理,并基于此改进其大模型Llama。英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。

  • 2026-02-06
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基于中服云工业物联网平台的白酒厂智能生产线全流程管控方案

基于上述现状,本项目旨在构建一个基于中服云工业物联网平台的白酒智能生产线管控系统,实现以下目标: ?全面提升自动化水平:通过物联网技术实现关键生产环节的自动化控制和数据采集,减少人工干预 ?建立全流程监控体系:实现从原料到成品的全生产过程实时监控,提高生产透明度 ?构建智能决策支持系统:基于大数据分析和人工智能技术,实现生产调度、质量控制的智能决策 ?提升设备管理水平:建立设备预测性维护体系,降低设备故障率和运维成本 ?实现质量全程追溯:建立产品质量全生命周期追溯体系,确保产品质量安全

  • 2025-09-27
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压缩机62个问题

压缩机 ,是一种将低压气体提升为高压气体的从动的流体机械,今天,小编收集了62个有关压缩机的问题,看看你能答上来几个?

  • 2024-10-19
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资料学习:140页盛虹炼化机械密封培训PPT

资料学习:140页盛虹炼化机械密封培训PPT

  • 2024-10-20
  • 阅读994

【标准】设备全寿命周期管理导则

【标准】设备全寿命周期管理导则

  • 2024-10-21
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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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面向词元(Token)服务的智算基础设施发展研究报告

中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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