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IDC:现实+仿真——超大算力赋能自动驾驶

传统汽车行业集人类工业文明发展之大成,以机械部件的可靠性、座舱内部的舒适性、驾驶过 程的操控性、外观设计的美观性作为评价车型的主要标准。然而,随着智能化终端对人类生活 的渗透,人们越发信任并习惯于科技发展所带来的便捷。汽车作为人类最主要的出行工具之 一,也在渐进式地通过各种驾驶辅助功能将用车者从驾驶行为中解放出来,车机系统的智能性 正越发成为人们评价一个车型的核心标准。

  • 2023-07-11
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帆软:电商参谋数据分析平台方案

帆软软件有限公司(以下简称“帆软”)成立于2006年。目前帆软总部位于无锡,全国与海外共设立16处分支机构,为全球客户提供一站式服务。帆软是中国专业的大数据BI和分析平台提供商,专注商业智能和数据分析领域,致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案,目前主要有3款产品:FineReport、FineBI、简道云。

  • 2023-06-14
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AI+制造业赋能,机器视觉开启掘金新大陆

AI+制造业赋能,META 发布 SAM 助力机器视觉迎来 GPT 时刻。机器视觉技术使得工业设备能够“看到”它正在进行的操作并进行快速决策,完整机器视觉系统由硬件+软件组成,分别进行成像和图像处理工作。

  • 2023-05-10
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大疆林业无人机解决方案

林地变更(及时掌握林地变化情况 ,包括 林 地 和 非 林 地 的 转 换 , 林 业 工 程 的 界 限 变 化 、 自 然 灾害 引 起 的 林 地 状 况 变 化 )

  • 2022-01-28
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kafka在美团数据平台的实践

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。

  • 2022-01-18
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智慧校园建设方案

校园信息化建设呈现智能化、应用多样化发展趋势,多种技术和应用交叉渗透至校园生活的各个方面,全面的智慧校园时代已经到来。 教师、学生有效获取所需课程、讲座、学术报告、就业等相关信息的渠道和手段有限 与教学活动相关的各种资源配置与管理的信息化应用水平有待提高 课程教学质量跟踪能力较弱,讲座/课堂互动性不足 满足教学资源个性化、定制化服务手段有限

  • 2022-01-06
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东慧智慧景区集控管理平台解决方案

智慧景区是指科学管理理论同现代信息技术高度集成,实现人与自然和谐发展的低碳智能运营景区。这样的景区能够更有效地保护生态环境,为游客提供更优质的服务,为社会创造更大的价值。

  • 2021-12-30
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智慧社区+综合安防+解决方案

互联网时代的今天,人们除了要求在生活质量有所提高以外,对社区的服务以及安全性也越来越重视。实行“多重安防体系”将人防和机防相结合、互补,利用社区内重点布控形成线状防控,整体成面的全方面安防体系,保证业主居住安全。

  • 2021-12-14
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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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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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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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