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物联网综述

物联网被看作信息领域- 次重大的发展变革机遇,欧盟委员会认为,物联网的发展应用 将在未态5-15年中为解决现代社会问题带来极大贡献。2009 年以来,些发达国家纷纷出台物联网发展规划,进行相关技术的研究,我国也将物联网作为战略性的新兴产业予以重点 关注和推进。整体而言,目前,无论是国外还是国内,物联网的研究和开发都还处于起步阶 段,不同领域的专家学者对物联网起点各异。 物联网的概念最初来源于美国麻省理工学院在19999年建立的自动识别中心提出的网络 无限射频识别系统( RFID)把所有的物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来, 实现智能化识别和管理。

  • 2021-04-21
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依托大学生创业项目深化工业设计课程改革探索

如何将工业设计课程的概念化设计成果转化为具有商业价值的产品,一直是本科院校工业设计课程的困惑所在。 大学生创业项目是提升学生专业实践能力、创新精神与团队协作能力的有效方式。 创新创业项目为商业市场化提供了一种新的学习探索模式。 所以,在该研究中,主要分析了学生在校内的理论学习结合市场化的创业实践项目,不仅提升了学生对专业与行业的认知水平,而且还推动了工业设计课程的进一步改革。 通过辅导工业设计类的学生进行创新创业项目实践,可以在创业项目中促进学生学习专业学知识,让学生通过各种项目实践解决个人专业学习问题,深化本科生教学改革,进而响应国家“大众创业、万众创新”的政策号召。

  • 2021-04-21
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绿色生态资源的规整性开发策略模型与算法求解_张进财

综合考虑绿色生态资源规模、技术创新、开发成本等不确定因素,对归属于不同存储路径的绿色生态资源开发顺序与开发时间进行规整性决策。构建了考虑满足开发优先级顺序与净现值最大化的前提的绿色生态资源开发模型。根据绿色生态资源开发的实际特点,构建了整数规划开采决策模型。基于异步次梯度法的拉格朗日松弛算法求解出稳态下绿色生态资源价格和产量的增长率,并对求解进行数值模拟与敏感性分析。研究表明,技术创新对绿色生态资源的规整性开发起到决定性作用。最终产品供给部门和资源开发部门的资源开发优先级约束、生产约束与资源开采净现值水平将显著影响绿色生态资源产量增长率。

  • 2021-04-21
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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基于BIM的智慧楼宇系统设计与应用

随着科技的不断进步,城市信息化建设得到了大力发展,传统建筑逐步迈向智慧楼宇并实现集成管理,建筑信息模型 BIM(Building Information Model)为智慧楼宇系统的建设提供了技术和数据支撑,为智慧楼宇集成管理系统设计提供了条件,本文通过 BIM 与智慧楼宇相结合,详细介绍了系统的组成架构及相关部分功能。该系统具有信息共享、协同化管理的特点,其推广应用为智慧楼宇的管理带来极大便利,有效提高了楼宇运维系统的集成化和管理的高效化,具有很好的应用前景和现实的应用价值。

  • 2021-04-21
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建筑智能化系统介绍PPT

人在中国国家标准 《智能建筑设计标准》(GB/T50314 2000)中的 ,定义如下:“它是以建筑为平台 ,兼备建筑设备、 办公自动化及通信网络系统,集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合,向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑环境。心 以建立一个完整、统一的以网络为基础的监控管理平台为目标,提供一整套系统软件,能采集和取用弱电各分系统的所有实时数据并在集成网络系统上发布,可实现对系统信息、资源和管理服务的共享, 具有一致、 简易和方便的个人业务操作界面,能满足众多用户的不同作业需求。建筑智能化工程又称弱电系统工程,主要指通讯自动化(CA), 楼宝自动化(BA.办公自动化( OA),消防自动化(FA)和保安

  • 2021-04-21
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工业互联网在炼化企业中的应用

为解决某炼化企业数据采集不规范、控制系统不统一、应用系统集成度不高、上下游业务信息链条未有效打通、信息孤岛等问题,结合企业现状打造了具备炼化企业特色的工业互联网平台。将仪表、设备、装置等进行数据采集、集中存储,并借助专用平台进行综合分析处理。规划了统一的虚拟化平台,构建了标准的数据服务、开发服务、中间件服务等通用组件,制订了相应的数据输入与输出标准,提供了相应的数据支撑服务。同时将企业重点关注的生产计划、调度优化、设备管理、安全管控等业务进行数据化、模型化、流程化处理。通过平台建设,对企业生产经营各链条业务实现了全流程管控。同时借助设备大数据分析、统一报警、应急指挥等平台,确保了生产的安全稳定。

  • 2021-04-21
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制造业人工智能专题-从科学效应到人工智能

工业数字化、智能化一直是政策文件的重点关注领域,并且也将受益于在“互联 网+”和“人工智能+"的风口。但传统意义的工业智能与常规意义的"人工智能"并 非一回事,且随着基于互联网大数据的人工智能应用越来越趋近红海,线下工业 大数据及在此基础上实现的人工智能应用和产业升级仍然是值得关注的蓝海。

  • 2021-04-21
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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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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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