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微软:物联网现状与未来

物联网(IoT)正在改变人们的生活和工作方式。除了你每天使用的智能设备之外,物联网正在彻底改变企业的运营方式 ——让他们变得更快、更智能、更安全、更高效。随着物联网在全球范围内的不断普及,微软一直走在物联网的前沿,不断地进行创新和投入。《物联网信号》系列报告旨在为业界提供物联网生态系统的整体观点 ——深入了解其应用率以及所带来的益处和挑战。

  • 2023-03-16
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  • 53页
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第四范式:数据密集型科学发现(英文原版)

科学正在进入一个崭新的阶段。在信息与网络技术迅速发展的推动下,大量从宏观到微观、从自然到社会的观察、感知、计算、仿真、模拟、传播等设施和活动,产生出大量科学数据,形成被成为“大数据”(Big Data)的新的科学基础设施。科学家不仅通过对广泛的数据实时、动态地监测与分析来解决难以解决或不可触及的科学问题,更是把数据作为科学研究的对象和工具,基于数据来思考、设计和实施科学研究。数据不再仅仅是科学研究的结果,而且变成科学研究的活的基础;人们不仅关心数据建模、描述、组织、保存、访问、分析、复用和建立科学数据基础设施,更关心如何利用泛在网络及其内在的交互性、开放性、利用海量数据的可知识对象化、可计算化,构造基于数据的、开放协同的研究与创新模式,因此诞生了数据密集型的知识发现,即科学研究的第四范式。

  • 2021-11-09
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  • 287页
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旅游大数据…集成平台技术方案(560页WORD)

旅游业是中国经济新常态下综合拉动投资、消费和就业的新兴战略产业,是全面建成小康社会的奋斗目标下人民群众共同关注的民生产业。近年来随着社会经济发展、人民收入水平提高和休闲假期的增多,我国旅游业迎来了历史大发展的机遇期,实现了从短缺型旅游发展中国家向初步小康型旅游大国的历史性跨越,但在旅游业蓬勃发展的同时,也面临由投资拉动向消费驱动的转变,由封闭运行向社会融合的转变,由一业发展向多业发展共进的转变,以及由传统服务模式向现代服务模式的转变等。

  • 2024-04-03
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2025年全球电力技术创新与应用报告

技术创新正以前所未有的驱动力推动全球能源革命进程。在“碳中和”愿景与保障能源安全供应的双重驱动下,新型电力系统的建设进程持续加速,各类电力技术不断实现创新突破并投入工程应用。本报告在跟踪分析近年来发电、输电、储能、电氢耦合、电力脱碳、数智化等全球能源互联网六大关键技术领域的最新发展动态的基础上,总结提出 2025 年各类技术的发展趋势。总体上看,全球电力技术的创新与应用呈现出清洁发电技术加速迭代、化石能源发电低碳转型、电网互联互通与灵活性不断提升、能源技术与数智化技术双向赋能的格局。

  • 2025-11-07
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  • 14页
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中国计量科学研究院:数据中心冷板式液冷测试验证技术白皮书

数据中心需求量激增带来的高耗能、高排放与“双碳计划”之间的矛盾日益突出。工信部公布的数据显示,2021 年全国数据中心总用电量达 940 亿千瓦时,2022 年总用电量突破 1000 亿千瓦时。此外,随着单机柜功率密度的不断提升,数据中心面临能耗和散热的挑战越来越大。

  • 2023-11-14
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  • 107页
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自然资源数字化治理能力提升总体方案

《总体方案》共分为9章,分别聚焦自然资源数字化治理能力提升的目标路径、总体架构、重点任务、保障措施等提出细化落实举措,重点部署了建设集约高效数字化基础设施、完善全域全周期数据要素体系、提高国土空间基础信息平台智能化水平、构建多维数字化应用场景、筑牢全方位安全体系、健全完善标准规范体系等方面重点任务。

  • 2024-02-21
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中国年轻人低碳生活白皮书2023

都说“没人比这届年轻人更懂绿色低碳”,这次我们通过社媒信号捕捉、在线定量研究、行业专家访谈、KOL/KOC取经,探索中国消费者低碳之路行进到何方,低碳与消费如何勾连,以及低碳营销的实操指南;在这个过程中我们发现。

  • 2023-06-06
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  • 64页
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市智慧人社项目建设方案(327页 WORD)

为贯彻落实党中央、国务院、省政府和市政府关于转变政府职能、加强公共服务的决策部署,加快人力资源社会保障公共服务信息化建设,提升信息服务能力,创新社会服务管理方式,切实满足广大人民群众人力资源社会保障公共服务需求,张家界市人力资源和社会保障局需要加快推进公共服务平台建设,将人社业务搬到互联网上,通过互联网手段为社会公众、用人单位提供一站式服务,推动人社部门间政务服务相互衔接,协同联动,打破信息孤岛,变“群众跑腿”为“信息跑路”,变“群众来回跑”为“部门协同办”,变被动服务为主动服务,逐步实现全市经办业务和服务对象全覆盖,建成“零距离”人社服务圈。

  • 2023-09-14
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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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