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互联网+能源大数据建设运营方案

横向多源互补”指电力系统、煤炭、石油系统、供热系统、天然气供应系统等多种能源资源系统之间的互补协调,突出强调各类能源之间的“可替代性/互补性”纵向源-网-荷-储协调,实现能源资源的开发利用和资源运输网络、能量传输网络之间的相互协调,实现电力需求侧管理进一步扩大化成为全能源领域的“综合用能管理”。

  • 2021-04-20
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工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算(MEC) ,在实际部署的商业用例中,上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

  • 2021-04-15
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云看板可视化解决方案

灿态鹰眼云看板是一款可以应用于任何工厂车间展示大屏的产品。这款产品灵活易用,支持手机、PAD、PDA、PC等设备,具有强大的接口API功能,可以和任意的系统对接,直观呈现系统数据到车间大屏上。助力企业快速实现信息化,打通信息孤岛。

  • 2021-04-09
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工业企业能源管理产品方案

安科瑞工业企业能源管理平台采用自动化、信息化技术和集中管理模式,对企业的生产、输配和消耗环节实行集中扁平化的动态监控和数据化管理,监测企业电、水、燃气、蒸汽及压缩空气等各类能源的消耗情况,通过数据分析、挖掘和趋势分析,帮助企业针对各种能源需求及用能情况、能源质量、产品能源单耗、各工序能耗、工艺、车间、产线、班组、重大能耗设备等的能源利用情况等进行能耗统计、同环比分析、能源成本分析、用能预测、碳排分析,为企业加强能源管理,提高能源利用效率、挖掘节能潜力、节能评估提供基础数据和支持。

  • 2021-03-19
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工业互联网智慧水务建设思路

城市化的发展加剧水务行业老矛盾多元升级与新矛盾涌现,智慧水务成为传统水务转型的必然趋势。然而建设中的数据孤岛、信息孤岛、业务孤岛等问题成为普遍存在且难以解决的“拦路虎”。工业互联网以数据为核心要素,以平台为能力枢纽,打通从“生产前线”到“企业决策”的全链条,辅以水务企业实现持续竞争力与精细化管理能力的提升,实现水务从传统服务到智慧化转型升级。本文基于工业互联网核心理念,提出智慧水务建设原则、整体架构与业务应用,对水务企业如何科学的进行智慧水务建设和可持续性发展提供思路和指导。

  • 2021-04-19
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基于物联网技术的电力系统地下沟管环境监测系统应用研究

为保障地下电缆沟环境的安全与可靠性,文中对管道的远程环境监控技术进行了研究。详细分析了低功耗广域物联网 NB-IoT 技术与局域物联网 ZigBee/Lora/BLE 技术在地下电缆沟复杂环境远程监测时的可行性。然后基于系统工程的理论进行需求分析,设计了一套地下窄带物联网络用于电力系统地下沟管环境的监测。经过实际部署测试,该网络的性能参数可达到上行速率 220kbps,下行速率 230 kbps,传输误码率<10e-4,可以满足采集数据传输的可靠性及速率要求。此 外,该系统可以通过数据采集,实现动态评估关键硬件设备在不同工作模式下的工作寿命,以保证电网的稳定运行,为未来城市综合管廊的建设提供了参考。

  • 2021-04-21
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基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法_杨海波

亮度闪烁会造成多焦点图像特征缺失,产生视觉失真效果。为此,提出基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法,修复多焦点图像亮度闪烁问题。根据亮度闪烁离散数学模型展现出的空间域上亮度变化连续性特征,利用位置块估计模型参数。在此基础上,利用亮度闪烁在空间中呈现的连续性特点,检测多焦点图像序列中的运动区域,分别采用基于前向多帧参考、基于运动矢量的闪烁修复算法修复图像静止区域和运动区域,共同实现多焦点图像缺失特征填补。实验结果表明:该算法可有效修复图像亮度闪烁,填补图像的缺失特征,营造良好的视觉效果;该算法可显著改善多焦点图像序列的亮度均值和标准差波动幅度,增强平滑性,且具备较快运行速度。

  • 2021-04-20
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基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案

随着我国经济的不断发展,出现了经济结构性减速,由此带来的经济下行压力成为发展面临的难题之一,而应对经济下行压力的关键要素之一就是搞活小微企业。小微企业是中国经济的支柱与基石之一,但融资问题已经成为制约小微企业生存和发展的致命问题。互联网技术的不断发展和区块链技术的兴起,为解决小微企业融资问题提供了新的思路。本文阐述了小微企业融资的现状,并结合实例提出运用区块链技术解决小微企业融资问题,为优化小微企业融资环境提供新思路。

  • 2021-04-18
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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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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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