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市政工程爆破施工方案

XX 位于济南市高新区齐鲁软件园,为 XX 的重要通道,西起舜华北路,北至舜凤路,长度约 1033.6 米,其中舜华东路-换热站段,为现状道路改造,长 470 米,道路宽 18米;换热站-舜凤路为新建道路,长度约 533.6 米,新建道路红线宽 20 米。在路基开挖和管沟施工过程中,需要进行石方爆破,路基平均下深 2 米,燃气管沟在中线左侧 8.5m,宽度 0.7 m,平均深度 2.2m,弱电和给水管沟在中线左侧 3m,宽度 1.3 m,平均深度 2.5m雨水管沟在道路中线右侧 1.5,宽度 1.7 m,平均深度 3.8m,污水管沟在中线右侧 4.5m宽度 1.4m,平均深度 4.5m,路灯和设施管沟在中线右侧 6.7m,宽度 0.6,平均深度 1.8me总爆破工程量约计 10000 m’。

  • 2023-09-13
  • 阅读464

中国海洋石油工业的发展报告

新中国的海洋石油事业发端于南海,早在 1957 年,有关部门即开始在海南岛南面营歌海岸外组织作业,追索海面油苗显示,后由于 60 年代越美战事终止。1958 年,则在渤海湾荣城至大沽口一段沿海地带调查油气苗,1959 年,开展并完成了渤海海域及其邻近陆地的小比例尺航空磁测,资料初步揭示渤海是华北拗陷区的一个组成部分。1960 年 5 月,开展海上地震、重力、电法的物探试验,随后完成了渤海全海区的地震概查和安排了远景较好的辽东湾海域的普查和重力调查。资料进一步证实,渤海是陆地各拗陷向海域延伸的部分。这期间也在渤海进行了地质观测、测量海底地形,底质取样以及部分海底重力工作。

  • 2023-09-13
  • 阅读365

【卫星互联网】行业深度报告

卫星由平台和载荷两大部分组成,按照用途可分为遥感、通信、导航及其他,中国在轨各类卫星数量占比分别为55%、12%、9%、24%各国加快部署低轨通信卫星组网:卫星互联网由卫星、地面设备及运营构成。高通量卫星技术持续发展带来卫星互联网建设加速,而低轨卫星在发射成本和实现全球覆盖等方面具有明显优势,已成全球卫星互联网发展重点,各国加快低轨星座部署,应用场景广阔,蕴含巨大市场空间竞争格局:美国全球市场份额60%领先,我国后来居上,成立星网集团引领行业建设,打造天地一体化网络空间

  • 2023-09-13
  • 阅读400

等级保护三级建设方案

随着信息化建设的推进,信息化建设成效显著,但网络环境各种安全漏洞层出不穷、安全形式严峻,仅靠现有的安全设备无法保证信息系统的安全运行为加强信息系统综合安全防御体系,本次安全建设按照国家等保要求《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》以及相关规定对XXXXX信息系统及网络进行相关规划和部署。建立信息系统综合防护体系,落实安全保护技术措施,使信息系统安全管理水平明显提高,安全保护能力明显增强,安全隐患明显减少有效保障信息化健康发展。

  • 2023-09-13
  • 阅读1383

新型校园生态解决方案

智慧校园是对数字校园的进一步拓展与提升,为师生提供以人为本、智能开放的个性化创新服务、促进教学、教研、教育管理和生活服务的流程再造与系统重构,实现信息技术与教育教学的深度融合,提高教育教学质量和教育管理决策水平,形成“可感知。可诊断、可分析、可自愈”的新型校园生态

  • 2023-09-13
  • 阅读426

IDC:面向数字优先业务的互联生态系统和分布式基础设施

随着企业将数字技术融入业务流程和运营,一系列新的要求应运而生。向数字优先转变颇具挑战性,原 因之一是,基础架构需要驻留在新的位置,才能支持高度分布式环境中的创新。构建一个真正可扩展的 数字平台来支持新位置的数据、客户和运营,这对于许多企业来说似乎是遥不可及的事情,因为大多数 企业无法构建自己的平台。企业也认识到利用合作伙伴组成的生态系统来提高韧性和赢得竞争优势的好 处。

  • 2023-09-08
  • 阅读332
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  • 11页
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IDC:下一代计算机超能云终端白皮书

二十大报告提出国家将加快发展数字经济,促进数字经济与实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。超能云终端在企业中的部署和应用将加速企业的数字化转型,对包括制造、能源、教育、医疗、政府在内的各个传统行业实现赋能,帮助企业降本增效,提升传统企业的效能,从而增加企业的竞争力。

  • 2023-09-08
  • 阅读359
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  • 25页
  • pdf

InfoQ:2023中国企业数字化人才发展白皮书

当前,数字化转型的企业参与度越来越高,出现了产业集群生态化转型的新趋势。随着智能化带来数字经济发展的第三次浪潮,尤其是 ChatGPT 和文心一言为代表的AI 大模型的出现,数字经济和数字化人才在国家间的竞争进一步加剧。

  • 2023-09-08
  • 阅读374
  • 下载0
  • 101页
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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综合算力全景分析

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