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XX新型智慧城市顶层设计(57页 WORD)

当今世界,互联网成为驱动产业创新变革的先导力量,围绕数字竞争力的全球战略布局全面升级,打造网络强国成为全球主要大国的共识。郑州市作为中原城市群的中心城市,亟需以智慧城市为抓手,服从服务国家战略,在智慧化建设中补齐短板、破解发展瓶颈,推动信息化与经济社会发展的深度融合,增强社会治理能力,促进产业经济转型,提升服务人民水平,争做践行新发展理念的先行者。

  • 2024-11-16
  • 阅读1873
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灯塔工厂架构设计方案(61页 PPT)

2018年,由世界经济论坛和麦肯锡共同推出,灯塔工厂就是智能制造的领路人,当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候,人们会需要灯塔。灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征,同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性,给广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的,而是一个阶段、一个里程碑,是一个重新塑造自己、塑造制造业的开始。

  • 2024-01-19
  • 阅读1489
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某制造企业SAP MES项目解决方案(61页 PPT)

针对蓝思某样板生产线的原材料进厂开始到产品包装为止的制造过程(包括:线边仓库、CG生产过程、产品包装),提供工厂建模、生产调度、车间物料管理、作业管理、在制品管理、质量管理、产品追溯、人员管理、设备管理、生产绩效报表分析、数据采集、过程监控等业务范围,有效支持和提高生产效率、派工的准确性、设备的综合利用率、信息的及时性和准确性以及相应的管理水平,提供全方位的质量分析及防错功能,有效降低产品不良或提前防止不良产生,与精益管理理念相结合,最终帮助优化生产线整体业务流程,在生产成本、质量、交期和服务等方面得到显著性提升。

  • 2023-08-07
  • 阅读3077
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毕马威中国领先不动产科技50:2025 REBCAI新智实践案例

本报告中所含资料及其所含信息为一般性信息,仅供一般参考用,并非针对任何个人或团体的个别情况而提供,亦并非毕马威对入围企业的完整、详尽的表述,毕马威也未对入围企业信息执行任何审计或审阅程序。本文件所含信息并不构成任何专业建议或服务,读者不应依赖本文件中的任何信息作为,或可能影响,其决策的唯一基础。任何人士或团体在作出任何决策或采取任何相关行动前,应咨询符合资格的专业顾问。

  • 2026-10-27
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2026万兆AI园区网络以太技术研究报告

随着行业数智化转型的持续深入以及人工智能(AI)的迅猛发展,园区网络的业务模型与运行范式正迎来新一轮的演进升级。一方面,AIAgent的爆发式增长和多模态交互普及推动数据量呈指数级增长,对园区网络的超宽承载能力与无线接入性能提出了更高要求;另一方面,传统园区“烟囱式”建网模式导致数据孤岛严重、建设成本攀升、数据价值难以释放,无法匹配AI时代数据融合的发展需求。同时,各类智能终端、异构物联设备大规模接入园区网络,传统边界防御、外挂式安全体系防护能力不足,难以应对新型网络风险;人工主导的运维模式,也无法满足AI时代网络实时感知、快速自愈的业务诉求。为此,构建面向智能时代的万兆AI园区网络,成为推动园区数智化转型升级的必然路径。

  • 2026-10-22
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智算中心高速互连技术报告(2026)

预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

  • 2026-08-06
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人工智能+新型工业化融合应用安全解决方案

当前,人工智能与工业互联网加速融合,正成为赋能新型工业化的重要动力。大模型、智能体、具身智能等新技术深度融入工业全流程,助推产业数智化升级。在工信部融合赋能行动方案指引下,产业融合应用不断深化,坚持统筹发展与安全。然而,技术融合打破传统安全边界,工业运行模式持续革新,数据与智能模型成为新型风险载体,各类安全风险交织叠加。传统静态防护体系已难以满足全域复杂场景防护需求。在此形势下,搭建适配人工智能赋能新型工业化的融合安全体系,是工业智能化规模化落地的关键支撑。行业需破除安全壁垒,推动安全能力与业务深度融合、协同发展。

  • 2026-07-07
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从国货走向潮品-直播电商助力国货品牌崛起的机制与路径研究报告

直播电商历经十年进入融合发展阶段,形成全域兴趣电商主流形态,正从电子商务新业态成长为带动品牌、产业、消费、就业等多方面增量的重要力量。2025年直播电商市场规模突破5万亿元,用户规模达6.6亿,成为网络零售重要增长极。

  • 2026-07-07
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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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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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