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化工行业基于大数据驱动的工艺操作优化技术研究

精馏塔是化工生产过程中最常见也是最重要的分离设备之一。其性能直接关系到生产装置的投资、产能、质量、能耗及成本。但是传统的精馏塔工艺控制优化,由于模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在控制效果不佳、诊断滞后、不能提前预测等缺陷。本文通过研究大数据驱动的建模方式,利用精馏塔历史积累的大量数据进行模型建立,并在有效建模的基础上实现精馏塔的优化生产,可解决目前行业中存在的难题,将为用户提升产品质量、降低生产能耗做出贡献。

  • 2021-05-06
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工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见

5月13日,工信部发布关于工业大数据发展的指导意见提出,突破工业数据关键共性技术。加快数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度和监测管理等共性技术的研发和应用,推动人工智能、区块链和边缘计算等前沿技术的部署和融合。加强工业数据安全产品研发,开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关,提升防篡改、防窃取、防泄漏能力。加快培育安全骨干企业,增强数据安全服务,培育良好安全产业生态。

  • 2021-05-06
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大数据:产业链关键技术步入创新突围期

2020年,受新冠肺炎疫情倒逼,大数据技术、产品和解决方案广泛应用于监测分析、防控救治、资源调配、复工复产,大数据融合应用新场景大量涌现,在常态化疫情防控和经济社会发展中发挥了积极作用。2021年,随着数字经济政策红利进一步释放,我国大数据产业发展迎来新一轮增长周期,围绕大数据关键核心技术的研发投入持续加大,工业企业将更加注重数据资源管理能力提升,多元主体差异化竞争格局将进一步明晰,大数据与区域经济协同发展将持续深入,数据资产有效运营和价值转化将成为各类主体发展的重要命题。

  • 2021-05-06
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大数据技术在发电企业设备全寿命周期管理平台的应用

该平台是互联网+工业设备管理的产物,是信息化与工业化的深度融合,对于拥有高价值资产的发电企业来说,设备维护已不再局限于成本范畴,更成为获取利润的战略工具。作者结合自己多年的实践工作经验,就当前发电企业设备管理中存在的问题进行了研究和分析,通过大数据技术在发电企业设备全寿命周期管理平台的应用实施,希望给发电企业的设备管理工作提供借鉴。

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企业撬动“大数据”:技术很重要,但思维是关键

每个企业都可能拥有大数据,但是并非每个企业都能够成为大数据企业。大数据因其体量之“大”而得名,然而体量并非大数据的唯一特征,甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言,刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义,大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变,以及对深度分析能力的高度依赖。

  • 2021-05-06
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2-揭秘云原生管控 如何助力云数据库Redis 6.0全球首发

性能提升:支持IO多线程,主线程在epoll_wait收到事件响应后暂不立即处理,而是把job平均分发给io线程和worker,io+worker多线程进行读取数据和协议解析。性能大大提升,如下是QPS能力。 安全能力:SSL加密访问,通过tls-port提供加密访问,6379和tls-port同时提供不同类型访问? 新的acl权限管理控制机制,可以对单个命令、子命令、某一类命令(如读、写命令)授权,可以对访问数据key授权

  • 2021-05-06
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03-一招玩转微服务注册&配置中心

MSE :是一个面向开源微服务的一站式平台,包含治理中心、托管的注册和配置中心,致力于提升微服务的开发效 率,保障线上稳定和高效运维。

  • 2021-05-06
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大数据技术在工业界的应用

关于大数据,有许多大家耳熟能详的经典案例,比如沃尔玛的“啤酒和尿布”案例;Target商场预测17岁女孩怀孕的等。 通过这些例子,我们可以了解到大数据具有非常大的潜力和应用价值。如果能够分析出数据的潜在含义,它将在生活中的各个领域发挥巨大的作用。

  • 2021-05-06
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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