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银行业:实施下一代风险管理

采用生成式人工智能(GenAl),特别是,代表着关键时刻具有变革企业潜力的可能性,其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是,使用这些工具的人类承担着巨大的责任,以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟,一些现有问题,如数据偏差可能会减少。但其他问题会出现。例如,人工智能的快速采用带来了环境成本:美国能源部去年的一份报告发现,到2028年,人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求,报告建议,一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。

  • 2025-10-09
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以人工智能获胜:业务领导者从战略到执行的AI指南

采用生成式人工智能(GenAl),特别是,代表着关键时刻具有变革企业潜力的可能性,其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是,使用这些工具的人类承担着巨大的责任,以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟,一些现有问题,如数据偏差可能会减少。但其他问题会出现。例如,人工智能的快速采用带来了环境成本:美国能源部去年的一份报告发现,到2028年,人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求,报告建议,一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。

  • 2025-10-09
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一窥 AI 未来:初创公司可借鉴的观点

AI正在重塑世界各地的组织,为解决复杂难题、驱动增长、提高效率及开拓全新商机带来前所未有的机遇。初创公司尤其如此,他们正快速行动,借助 AI抢占新兴市场机遇。Google Cloud处于 AI创新的枢纽,我们以技术领先为傲,不断为客户开辟全新可能,其中包括全球六成以上已获融资的生成式A初创公司。

  • 2025-10-09
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新型需供关系驱动下的中国AI文旅发展趋势报告2025

过去,游客出行普遍以性价比为导向,习惯用“值不值来衡量旅行价值。如今,消费需求正在从性价比优先转向“心价比”导向。旅行不再是单纯的行程消费,而逐渐成为情感培育、精神成长的自我投资行为。游客不再满足于“我到过”的表面体验,而是追求“我体验、我感受、我成长”的深度连接。这对商家提出了更高要求必须从提供标准化产品,转向打造能触动人心的、个性化的深度体验。

  • 2025-10-09
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物联网平台IoT的五大核心能力

简介: 物联网平台的价值体现在对设备和数据的全生命周期管理上,其核心能力可概括为五个关键环节: 1.设备连接管理:作为平台的基石,负责海量智能设备的安全接入、身份认证与远程管理,确保设备在线可用。 2.数据采集:从已连接的设备中实时、高效地采集各类传感器数据、状态信息等原始数据,是平台的数据源泉。 3.数据分析:对采集到的海量数据进行清洗、处理和挖掘,通过算法模型提取有价值的信息,如趋势预测、异常检测等。 4.数据可视化:将分析结果以直观易懂的形式呈现,包括数字孪生、组态画面、数据图表、仪表盘和数据画像等,赋能用户快速理解数据、做出决策。 5.开发工具及API:提供丰富的工具链和标准化接口,降低开发门槛,支持开发者基于平台快速构建定制化的物联网应用。 这五大能力环环相扣,共同构成了一个从设备接入到价值变现的完整闭环。

  • 2025-10-07
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一汽铸锻工业物联网平台整体设计

一汽铸造有限公司铸造园区、一铸厂、二铸厂,一汽铸造有限公司锻造一厂、二厂、三厂,一汽铸造有限公司青岛锻造工厂、成都有色工厂、无锡铸造工厂、天津变速箱工厂(以下简称 "各厂")作为一汽集团的重要制造基地,在数字化转型浪潮中,亟需构建统一的工业物联网平台,实现设备互联、数据互通、应用互融,提升生产效率、产品质量和管理水平。

  • 2025-09-18
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中服云工业物联网平台及数字孪生技术在汽车变速箱制造空压机应用

汽车变速箱作为汽车动力传输的核心部件,其制造过程涉及精密加工、装配等多个关键环节,对设备稳定性和供气质量要求极高。当前汽车变速箱制造行业正面临以下挑战: 1.设备效率与能耗问题:空压机作为变速箱制造中的关键动力源,其运行效率直接影响生产成本。传统空压机控制方式能耗高、响应慢,无法满足精密制造对供气稳定性的要求。 2.设备维护与故障处理:变速箱制造中使用的空压机数量多、型号杂,传统的定期维护模式不仅成本高,而且难以提前发现潜在故障,导致非计划停机频发。 3.生产工艺优化需求:随着汽车行业竞争加剧,变速箱制造工艺需要不断优化,而传统控制系统难以实现对供气参数的精准调节,限制了工艺改进空间。 4.数字化转型需求:汽车制造企业正加速数字化转型,但空压机等基础设备的数据采集和集成仍存在困难,成为智能制造的"数据孤岛"。

  • 2025-09-18
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xx市水务局水务信息服务中心系统项目(412页WORD工程文档)

水务信息服务中心的建设以应用和服务为导向,采用先进、成熟和实用的技术,建立安全可靠的管理机制,在平台建设中,应遵循下列原则

  • 2025-09-15
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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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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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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