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MES基础与应用_教案

本课程为软件工程专业(工业软件方向)的专业选修课,是为培养应用型人才掌握MES基础与应用(MES)的基本理论、知识和能力设置的一门专业课程。通过对本课程的学习,要求学生了解智能制造、数字化车间及车间生产运行管理的基本概念,理解MES的组成、功能和用途,掌握MES的操作和使用方法,具备在大型制造企业、工业系统集成商、工业软件开发商等单位从事MES运维、实施、咨询、设计或开发工作的基本理论知识、技术和技能。

  • 2023-12-20
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废纸浆漂白基本原理

本文阐述了废纸浆颜色的产生、漂白的基本原理以及废纸浆漂白漂剂的选用原则,并提出了影响废纸浆漂白的两个因素。

  • 2023-12-20
  • 阅读298

新型换热技术

换热器在工、农业的各领域应用十分广泛,在日常生活中传热设备也随处可见是不可缺少的工艺设备之一。因此换热设备的研究备受世界各国政府及研究机松的高度重视在全世界第一次能源危机爆发以来各国都在下大力量寻找新的能源及在节约能源上研究新途径。在研究投入大、人力资源配备足的情况下,一批具有代表性的高效换热器和强化传热元件诞生。随着研究的深入,工业应用取得了今人瞩目的成果,得到了大量的回报,如板翅式换热器、大型板壳式换热器和强化沸腾的表面多孔管、T形翅片管、强化冷凝的螺纹管、锯齿管等都得到了国际传热界专家的首肯,社会效益非常显著,大大缓解了能源的紧张状况换热器的种类繁多,有多种分类方法

  • 2023-12-20
  • 阅读297

弹性电力系统中的协同优化和人工智能应用

介绍弹性电力系统的背景、基本概念、典型框架,分享人工智能在风险预测评估、事前风险早期预警、事后负荷恢复决策支持等场景的应用。

  • 2023-12-20
  • 阅读336

ICT技术赋能碳中和(数字碳手印)白皮书

近年来,我国高度重视信息通信行业绿色低碳发展,积极部署数字技术赋能全社会降碳,推动数字技术和传统产业深度融合,助力建设美丽中国和中国式现代化。数字技术创新速度之快和影响力度之广前所未有,已在能源、工业、建筑、交通等领域取得显著的节能降碳成效,成为有效应对气候变化和拉动经济发展的重要技术支撑。然而,ICT技术赋能碳减排仍然缺乏系统的技术赋能发展环境,缺少标准化的方法论引导,不利于ICT技术与传统行业的融合创新应用。

  • 2023-12-20
  • 阅读886

智慧政务大厅解决方案

推进政府职能转变,提升公共服务水平,已经成为中国建立服务型政府的战略目标。智慧政务大厅综合管理系统方案基于“以公众服务为中心”的理念,将移动互联网、物联网、云计算、5G无线等技术应用到政府公共服务之中,建设渠道多、办事易、效率高”的综合服务体系,为公众带来全新的服务体验,提高了公众对政府公共服务的满意度

  • 2023-12-20
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data.ai:2024年度从下载到收入:移动应用变现指南

data.ai 专注??智能已近?年,帮助企业适应当今不 断发展变化的数字环境。我们的应?型 AI 为您解锁移 动市场数据估算,驱动着全球众多领先品牌的决策。 我们还更进?步,利??业领先的 AI 估算,为移动变 现模式的成功提供指导。

  • 2023-12-19
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  • 37页
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DPU金融行业发展白皮书:打造绿色节能的金融云平台

党的二十大报告提出,要增强国内大循环内生动力和可靠性, 提升国际循环质量和水平。这既离不开金融对资源配置的引导优 化,也离不开科技创新在激发市场活力方面的重要作用。“十四 五”时期,我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程,数据 成为新的生产要素,数据技术成为新的发展引擎,数字经济浪潮 已势不可挡。

  • 2023-12-19
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  • 62页
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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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