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高成绿能:氢储能发电系统的价值与探索

目前,可再生能源制氢储能电站主要用于发电侧领域,实现长周期、大体量储能,形成真正的绿色闭环式能源产业链。但短时间内经济性较差,需要深入挖掘应用场景,中长期随着绿氢的普及和制氢成本下降,该方式发展前景看好,可实现真正零碳排放。

  • 2023-03-14
  • 阅读1115
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农村污水治理的技术工艺以及活性污泥菌种介绍

农村污水治理的技术工艺确实有很多种。下面盘点几种农村污水治理技术,以供参考。

  • 2023-03-11
  • 阅读377

几十种污水处理和设备工作图集赏析

"环保”一直是工厂关注的领域,污水处理作为该领域中一块比较大的市场。今天介绍32种污水处理工艺及设备工作流程动态图,希望对大家有所帮助。文中如有阐述错误的地方,欢迎大家指出。

  • 2023-03-11
  • 阅读412

矿井废水处理技术与工艺

焦化废水是炼焦、煤气在高温干馏、净化及副产品回收过程中,产生含有挥发酚、多环芳烃及氧、硫、氮等杂环化合物的工业废水,是一种高CODcr、高酚值、高氨氮且很难处理的一种工业有机废水。其主要来源有三个:一是剩余氨水,它是在煤干馏及煤气冷却中产生出来的废水,其水量占焦化废水总量的一半以上,是焦化废水的主要来源;二是在煤气净化过程中产生出来的废水,如煤气终冷水和粗苯分离水等;三是在焦油、粗苯等精制过程中及其它场合产生的废水。

  • 2023-03-11
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污水处理A/O和A2O工艺对比

AO(Anoxic Oxic)工艺法:也叫厌氧好氧工艺法,A(Anaerobic)是厌氧段,用于脱氮除磷;O(Oxic)是好氧段,用于除水中的有机物。

  • 2023-03-11
  • 阅读380

以链长企业为引领推进中国产业链数字化转型

通过构建恰当的治理机制促进产业链协同,推动产业链相关主体形成共同信念和一致行动,是产业链有效组织进而实现竞争力整体提升的重要机制。本文在对市场失败理论和政府失败理论进行批判性综合的基础上提出,产业链链长能够在特定条件下弥补市场机制和行政机制的治理缺陷,因而是市场机制和行政机制之外实现产业链协同的第三种治理机制。通过对典型企业的调研发现,中央企业可以通过以下七种途径实现产业链链长的产业链治理功能:破解“卡脖子”技术瓶颈、带动基础软硬件突破、协同供应链稳产保供、强化战略性需求牵引、统筹产业链国际化、填补产业共性技术缺口和驱动产业整体性转型。本文认为,将打造产业链链长融入新时期国资国企改革体系之中,以总体国家安全观统领现代产业链建设,是实现中国产业链现代化建设、强化国家产业链安全的重要方式。

  • 2023-03-13
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帆软:文旅地产经营分析平台方案

目前以满足公司各职能部门的统计报表需求为导向,缺少整体业务分析体系规划。管理层无法及时看到数据可视内容。数据来源匮乏,很多集团管理层关心的数据都存在于各个分公司/部门中。分析技术手段不足,如动态报表、多维分析、预测分析能力还有很大的提升空间。

  • 2023-03-11
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构建载重汽车行业供应商生态系统-德勤

载重汽车业务正经历一场颠覆性变革。行业当前存在的诸多议题(如合并与分立)不容忽视,同时,新冠疫情引发的供应紧张以及俄乌冲突也对该行业的发展产生了深远影响。此外,业内长期、总体战略体现为要求整个行业进行大规模转型的四大趋势,即新型动力传动系统、数字化、智能网联和自动驾驶,这四大趋势将塑造公路运输的未来。

  • 2023-03-11
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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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