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IDC数据中心机房项目建设实施可行性研究方案

本设计主要针对政府中心机房性质及具体情况所作,全方案高度融和了业主的需求与我司多年积累的设计经验,全文贯穿于相关国标设计规范与具体设计方案的一致性, 全部设计思想围绕整体机房建设理念而展开,旨在能为业主打造一个国内一流的标准机房工程而尽责。

  • 2021-06-28
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某发电厂管理提升与信息化规划咨询项目-业务流程优化报告(doc 61)

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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技术中台代码安全实践

积极落实核心能力自主可控,采用国产数据库软件GreatDB数据库;在现有系统具备微服务、容器化等能力的基础上,新建PAAS平台门户,收敛各平台入口,提供统一集成管理能力;完善开发交付组件,提升代码发布效率;构建分布式配置管理功能,实现各技术组件的集中化、可视化的配置与管控

  • 2021-04-28
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海堤越浪量的人工神经网络模型算法_黄建

文章介绍了人工神经网络模型ANN在计算海堤平均越浪量方面的应用。该模型在具有18 000个物理模型试验数据的数据库上进行训练,通过模型算法预测出平均越浪量q。利用该模型可以预测结构形式复杂的各类斜坡堤、直立堤、混合堤的堤顶越浪量,比现有经验公式具有更广泛的适用性。文章旨在通过介绍这种国外已经深入研究并广泛应用于工程领域的人工神经网络模型在斜坡堤越浪量方面的应用现状及使用方法,为海岸工程结构物设计中准确、有效地估计越浪量提供一种新的思路和方法。

  • 2021-04-24
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城市市政水利工程中地下管道用水智能化建设研究

我国城镇化的快速发展带动着市政工程的进步, 但城市地下排水管道系统仍存在市政水资源利用效率低等 问题。 为降低城市市政地下管道水资源运输损耗、 提升水资源利用率, 以广东省广州市某区供水系统为研究对 象, 系统分析了该区城市市政用水系统存在的问题。 针对性的提出城市地下管道取用水智慧化监控 -反馈平台, 该平台由节点监测网、 数据传输系统及监控中心组成, 具有监测准、 效率高、 反馈快等特点, 有效提升了区域市 政水资源利用率, 实现了区域市政平均用水量降低平均 10%以上。

  • 2021-04-20
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普通图书管理系统建设方案

本系统以 Win2003 Server或NT4为服务器平台,后台为大型数据库SQL Server 2000,采用C/S与B/S相结合的模式,稳定性及安全性好,运行速度快,维护简单。系统核心采用目前最先进的前端开发工具Visual C++开发,所有软件部件全部为本地代码,不采用任何其他外部构件,从而保证了稳定性和可靠性。全面支持 Windows 98以上操作系统,包括 Windows 2000 PRO /ADV、Windows Server 2003等,有良好的兼容性、先进性与扩充性。 系统采用网络模式,更安全、更稳定。系统支持馆藏量50万册以上,适合各类公共型图书馆。

  • 2021-04-09
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智慧制造——AI技术,智能洞察

自动化工厂前进了一大步。它可以对硬件和软件机器人设定指令,统一执行任务,避免人为错误。因此,实时分析的准确度更高,而且可以打造更高级的预测模型。 实际上,生产自动化和机器人融入制造流程已有几十年的历史了。然而,由于智能化程度不足,成就终归有限。通常,制造自动化主要依赖于控制系统和编程语言,无法充分适应内外环境不断变化的复杂情况。孤岛式的机器人或设备或许可以高效执行自己的任务。但此类机器人或设备无法优化客户订单,甚至会显著影响整个生产设施的总体设备效率(OEE)。

  • 2021-03-24
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“三张图26个字” 讲透数字化转型

数字化转型应该是近年来工业界最流行、最时髦的词汇,近几个月肆虐的新冠疫情,让视频会议、远程教育、网络展览、云签约等互联网商业模式大行其道,推动数字化转型的热度“更上层楼”,从IT圈,到工业界,到政府各界人士都在讨论数字化转型。

  • 2021-03-28
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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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产品介绍

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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