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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

  • 2026-09-19
  • 阅读665
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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”。

  • 2026-05-08
  • 阅读2441
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  • 200页
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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

  • 2026-03-31
  • 阅读1527
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  • 74页
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2025年普华永道中国可持续发展报告

2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

  • 2026-04-09
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  • 103页
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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

  • 2026-04-17
  • 阅读2438
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  • 224页
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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

  • 2026-04-24
  • 阅读2621
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  • 46页
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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。

  • 2026-04-24
  • 阅读2890
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

  • 2026-02-05
  • 阅读2813
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  • 353页
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中服设备健康管理系统产品介绍

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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最新上线

霸权委屈还是特权滥用——美国外部失衡的根源及其影响

美国特朗普政府第二任期以美国长期提供美元等全球公共产品导致其外部失衡 加剧和制造业岗位外流为理由,对全球各国实施更为激进的关税及其他经济制裁, 正在撼动战后国际经济秩序的根基。2008年全球金融危机以来,以全球经常项目差额占经济总规模比重衡量的全球失衡状况并未有明显恶化,而美国的对外贸易赤字和净国际负债水平大幅提升,表明美国自身作为国际经济失衡最主要驱动力的事实。究其根源,美国外部失衡的加剧并非美国所宣称的“提供国际公共产品的责任过重”-“特里芬困境”的时代已经不再,而在于美国滥用其在货币金融领域的“过度特权”和推行的新自由主义经济政策,导致其经济过度金融化和国内财政、经济和社会失衡,而缺乏有效的约束机制。展望未来,受该冲突性叙事的张力驱动,国际经济秩序将朝向更为碎片化和多极化的方向演变,而美元为主导的国际货币金。

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AI时代留学就业白皮书:中国留学生全球就业趋势与人才价值重塑

将指针拨回三十年前,中国青年走向世界的轨迹,是一条确定性极高的单行 道:跨越物理边界,获取稀缺信息差,并带回先进的技术和管理经验。在那个以“工业流水线”逻辑运转的时代,教育投资的回报公式近乎透明:名校的学历背书,几乎等同于通往精英阶层的通行证。

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出海营销AI智能体成熟度与服务商能力白皮书_final

随着AI智能体在出海营销领域的应用日益频繁,企业开始关注AI在真实营销流程中的落地程度、成熟度水平及对业务增长的实际帮助。基于这一背景,IDC围绕AI智能体在企业出海营销中的应用现状、成熟度水平及服务商能力格局展开研究。 本报告首次提出AI智能体出海营销全链路成熟度评估体系,将AI赋能出海营销划分为L0-L5六个阶段,并围绕战略洞察、内容创意与本地化、媒介投放与优化、整合营销、用户运营、合规风控等关键环节,对企业出海营销AI 应用成熟度进行系统评估。

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eSIM产业发展研究报告(2026年)

eSIM凭借无卡化设计、远程配置管理及多场景适配能力,已成为万物智联时代极具潜力的技术方向。我国eSIM用户数已突破两千万,随着2025年10月eSIM手机业务商用试验正式开启,我国将成为全球潜力最大的eSIM市场。

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