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金蝶:2023不动产产业数字化转型白皮书

2021年,乃至更长远的未来,世界面临前所未有之变局,全球经济在新冠疫情的反复中艰难复苏,中国于危机中展现出强有力的发展韧性。在宏观政策稳定可持续的指导方针之下,房地产行业也步入由高速增长向高质量发展的转型窗口期。

  • 2023-09-14
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李立浧:透明电网和新型电力系统的技术思考(78页 PPT)

以新型电力系统为关键支撑的新型能源体系”。在主论坛上,中国南方电网有限责任公司专家委员会名誉主任委员李立浧院士作了题为“新型电网和新型电力系统的技术思考”的主旨报告。征得李院士同意,特与您分享!

  • 2024-09-05
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智联新生态见「圳」新未来--解构深圳“20+8”之超高清视频显示产业发展趋势与机遇报告

超高清视频是指国际电信联盟(ITU)于2012年8月发布的现阶段视频技术的最高标准—— ITU-RBT.2020标准,包括4K和8K两种规格。4K超高清视频技术的每一帧图像像素为3840*2160, 8K超高清视频技术的每一帧图像像素为7680*4320,与高清视频相比,超高清视频除了具有更 高的像素参数外,还具备更高的帧率、位深、动态范围和更广的色域等技术特点,拥有更精细的 图像细节、更强的信息承载能力和更广泛的应用前景,能给观众带来颠覆式、更具感染力和沉浸 感的临场体验。

  • 2025-05-27
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2024 中国宏观经济形势分析与预测年中报告

2024 年第一季度实际 GDP 同比增长 5.3%。经季节因素调整后,本年一季度 实际 GDP 环比增长 1.6%,环比增速较上一季度增长 0.4%,总体增长态势较好, 全年增长 5%左右的目标基本可以实现。在党中央坚强领导下,各地区各部门增 强做好经济工作的信心和底气,深入贯彻落实中央经济工作会议精神和党中央决 策部署,着力打好宏观经济政策组合拳,推动我国经济回升向好态势持续巩固增 强。

  • 2025-03-31
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如何制定敏捷的数字化转型策略

从技术的角度来看,自动化是几十年来持续改进的动力。我们经常看到通过使用操作技术(OT)系统(如PLC和DCS)和信息技术(IT)解决方案(如ERP和SCM)、机器人和其他类型的协调控制来实现这一点。此外,制造企业也在应用业务流程管理方法,如TQM和Kaizen多年。这些方法已经被证明是非常成功的。

  • 2021-07-30
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数字孪生人工智能研究综述|DigitalTwin国际期刊文章推荐-9

随着数字化的发展,大数据、人工智能(AI)、云计算、数字孪生和边缘计算等先进计算机技术已应用于各个领域。为了研究数字孪生与人工智能结合的应用现状,本文通过研究当前已发表文献的研究成果,对人工智能在数字孪生中的应用和前景进行了论述。我们讨论了数字孪生在航空航天、生产车间智能制造、无人驾驶车辆和智能城市交通四个领域的应用现状,并回顾了当前的挑战和未来需要展望的方向。研究发现,数字孪生和人工智能的结合在航空航天飞行探测模拟、故障警告、飞机装配,甚至无人驾驶飞行方面都有显著的效果;在汽车自主驾驶虚拟仿真试验中,可以节省80%的时间和成本,相同的路况降低了实际车辆动力学模型的参数规模,大大提高了试验精度;在生产车间的智能制造中,虚拟车间环境的建立可以提供及时的故障报警,延长设备的使用寿命,保证车间整体运行安全;在智能城市交通中,模拟真实的道路环境,恢复交通事故,使交通状况清晰高效,能够快速准确地进行城市交通管理。最后,我们对数字孪生和人工智能的未来进行了展望,希望能为今后相关领域的研究提供参考。

  • 2023-01-27
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数字孪生数据|DigitalTwin国际期刊文章推荐-1

9月23日,Digital Twin发表了第一篇论文“数字孪生数据-方法与关键技术”。这篇文章由中国、澳大利亚、法国、瑞典、新加坡等5个国家学者合作完成,针对数字孪生理论与应用不断拓展与升级过程中出现的数据全面获取、深度挖掘、充分融合、实时交互、迭代优化、通用普适及按需使用新需求,探索建立了一套数字孪生数据构建与处理准则,在相关准则指导下研究了数字孪生数据“获取-存储-交互-关联-融合-演化-服务化”理论方法,并建立了面向数字孪生数据的关键技术体系。相关工作为数字孪生数据研究与应用提供理论与方法参考。

  • 2023-01-27
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云技术助力企业数字化转型

数字经济席卷全球,各个行业的企业领导者们均在探索如何通过数字化转型,利用大数据、人工智能、物联网等技术来提升竞争力,而云技术则是推动和实现企业数字化转型的关键基础设施。与此同时,在全球蔓延肆虐的新冠疫情进一步加速了企业“上云”的紧迫感。随着远程办公的兴起,协同办公工具在许多企业中被大力推广,这对基础设施的可靠性、可拓展性和安全性提出了更高要求。

  • 2021-07-12
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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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