奔跑医生RunningDoctor-基于微信公众号的医疗就诊服务平台BP商业计划书

预约诊疗服务平台提供：预约诊疗挂号、检验检查报告查询、社区医院预约挂号、候诊排队叫号、手机客户端等多项服务。实现诊前可预约，诊中可候诊及转诊，诊后可查询报告，手机客户端等就医咨询服务。 [1] 根据《浙江省医院预约诊疗服务平台五月份运营简报》，截至2016年5月，累计注册用户538.57万人，预约总量2353.30万人次、预约成功量1668.10万人次，预约成功率70.91%。据悉，今年5月新增注册用户17.80万人，预约总量73.75万人次、预约成功量53.52万人次，预约成功率72.75%；2016年以来，累计新增注册用户71.42万人、预约总量309.08万人次、预约成功225.64万人次，预约成功率73.00%。

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一种多媒体智能楼宇安防监控系统

本实用新型公开了一种多媒体智能楼宇安防监控系统，包括固定底座和连接杆，连接杆位于固定底座的右侧，且连接杆和固定底座固定连接，固定底座固定连接有4个螺孔，通过设置有4个螺孔、旋转底座、摄像头盖板红外线感应器和2个声音接收器，在将该监控设备固定时，能够起到更好的固定效果，在该监控设备监控时，通过转动旋转底座以此来获取更大范围的监控视野，提高监控设备的监控范围，最上方设置的摄像头盖板能够阻挡水滴滴落到镜头处，影响镜头的监控，当红外线感应器感应到物体移动时，摄像头2个声音接收器开启，接收监控范围内的声音，使监控设备的功能更加完善，并且节约了声音接收器的用电。

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一种楼宇电梯智能安防装置

本实用新型提供了一种楼宇电梯智能安防装置，属于安防领域。该楼宇电梯智能安防装置，包括安装座、L型支撑板和设备本体。所述卡板固定在所述底板下表面，所述底板与卡板之间形成插接通道，所述底板表面开设有安装孔；所述底板表面开设有卡槽，所述L型支撑板表面安装有与所述卡槽配合连接的卡接件；所述设备本体与所述L型支撑板连接；安装座通过安装孔与电梯内壁固定连接，底板与卡板配合形成的插接通道便于L型支撑板插接进行组合，使得设备本体固定在电梯内部，插接后卡接件与卡槽配合锁紧，防止脱落，便于组装以及后期拆卸维护操作，降低装置拆装时的劳动强度，缩短维护时间，提高工作效率。

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钢铁宽厚板热处理工艺介绍

随着中国工业技术水平的不断发展和提高，在造船业、机械加工业、煤炭综采、矿山机械、石油化工、桥梁建筑等行业对宽厚板的总体需求量增加的同时，对高等级高强度钢板的需求也不断增加。近年来，国内钢铁企业越来越重视高附加值、高技术含量产品的投入和生产，尤其是在目前钢铁行业处于低迷状态下，高附加值产品的优势体现更加明显。越来越多的宽厚板生产线均配置了相关热处理设备，并采用热处理技术来生产高技术含量、高附加值、高市场容量的宽厚板产品。对全国宽厚板产品结构调整，提升产品市场竞争力具有重要意义。

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知乎推荐算法工程师面经分享

旨在为想了解推荐系统和机器学习的同学们提供一个快速入门的平台。专注于分享经典的推荐技术，致力于传播基础的机器学习、深度学习、数据挖掘、社交网络分析等方面的知识。

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高炉炼铁降本（关键点）

低碳炼铁、节能降耗和降低成本都要求降低燃料比。低燃料比是当前高炉炼铁发展的必然趋势，也是长远的目标。实践证明，高产与降低燃料比之间存在矛盾。在当前钢铁产能过剩和利润微薄甚至亏损的情况下，不管是管理、生产、操作还是设计，都应该用新的尺度来衡量所有技术措施的合理性

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基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化_董泽

提出一种基于改进的差分量子粒子群（DEQPSO）算法,将其与超限学习机（ELM）相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法（GSA）、粒子群算法（PSO）和量子粒子群算法（QPSO）优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。

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高炉炉底板问题讨论

某些高炉存在炉底漏煤气，有的高炉炉底板边缘上翘，严重影响高炉的长寿和安全生产。高炉是个大型压力容器，通过分析认为，炉底板不仅起密封作用，还作为压力容器重要组成部分，承载炉内气体压力等的巨大盲板力作用。

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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。

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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。