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数字化校园-无线解决方案宣讲材料

数字化校园-无线解决方案宣讲材料数字化校园-无线解决方案宣讲材料

  • 2021-11-11
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仙工智能企业数字化解决方案

SEED 产品系列,由仙工智能自主研发的企业数字化解决方案,包括 RDS 统一资源调度系统、WMS 融合式仓储物流管理系统、V 数据可视化系统,为企业提供全场景的自动化物流、仓库业务管理、数据可视化的解决方案。部署更便捷,操作更简洁,大幅度提高生产效率。

  • 2021-10-14
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数字化校园解决方案

数字化校园是以数字化信息和网络为基础,在计算机和网络技术上建立起来的对教学、科研、管理、技术服务、生活服务等校园信息的收集、处理、整合、存储、传输和应用,使数字资源得到充分优化利用的一种虚拟教育环境。

  • 2021-10-11
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数字化创新:内涵特征、价值创造与展望

数字化创新:内涵特征、价值创造与展望

  • 2021-06-23
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公司研究正海生物-代理种植体持续深耕景气度高的口腔赛道-21060116页

2011~2019 年间,我国种植牙复合年均增长率 48%,中国已经成为世界上植牙增速最快的国家之一,即使如此,我国在全球种植牙数量的占比仅为 1%;预计 2020 年我国种植牙数量 400 万颗,相当于 29 颗/万人,与邻近的韩国 220 万颗(412 颗/万人)、日本超过 30 颗/万人、美国接近 100 颗/万人,我国的种植牙渗透率还有很大的提升空间。根据 Straumann 数据 2018 年全球种植牙行业上游的种植体的市场格局中前三家公司占据 56%的市场份额,其中 Straumann 市占率第一,高达 25%,欧美和韩国的种植系统在全球占主导地位。而各个国家和地区的种植体,中国占比仅 1%,占比低,而欧美占比 75%,经济发达地区市场种植体的普及率更高。此外,国内种植体市场规模,国内进口品牌占比约 90%以上,国产品牌为 10%左右,中国种植体市场仍以欧美(中高端)和韩国(低端)种植系统为主。

  • 2021-06-07
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九物互联DataBox数字工厂解决方案

DataBox智能数据采集箱是九物互联自主研发的一款集数据采集、数据上传和边缘计算于一身的非侵入式智能数据采集箱。DataBox可以通过互感器或串口采集各类终端设备的能耗和其他运行数据,并通过以太网、WiFi、4G/5G、LORA等通讯方式将数据上传至云平台。可根据需求选配各类智能控制器、智能仪表。

  • 2022-04-14
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2026全球及中国算力芯片产业市场研究报告

中国算力芯片企业有五大明确突围方向一-联合上下游共建生态联盟,统一接口标准,争取政策支持。避开正面竞争,深耕特色垂直场景。打通软硬件全栈链条,优化核心能力。创新商业模式,提升单客价值。开拓第三方国际市场,打开增长空间。

  • 2026-09-21
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2026中国车企在欧洲市场面临的挑战及建议报告

2025年,在全球能源转型加速与地缘政治博弈加剧的背景下,国际能源与矿业投资环境呈现出前所未有的复杂性。一方面,关键矿产(Critical Minerals)的战略价值被各国政府高度重视,资源国通过立法手段强化主权控制已成常态;另一方面,欧美国家通过相关“关键原材料法案”(CRMA)等工具,构建了以“去风险”为名的贸易与投资壁垒。对于中国企业而言,依靠资金优势和工程效率进行扩张的模式难度加大,投资逻辑也从“规模优先”向“韧性与合规优先”转型。

  • 2026-08-04
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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