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中国能源大数据报告(2024)

2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年,是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。2023 年,面对复杂严峻的国际环境和艰巨繁重的国内改革发展稳定任务,我国经济回升向好,供给需求稳步改善,转型升级积极推进,就业物价总体稳定,粮食能源安全、产业链供应链等关键领域的保障能力建设取得实效,全年经济社会发展主要目标任务圆满完成,高质量发展扎实推进,社会大局保持稳定,全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。

  • 2024-07-04
  • 阅读2824

GB∕T 51028-2015大体积混凝土温度测控技术规范

为规范大体积混凝土温度的监测和控制,确保大体积混凝土工程质量,制定本规范。 本规范适用于工业与民用建筑大体积混凝土及其他有特殊要求的混凝土温度的监测和控制。本规范不适用于碾压混凝土、水工混凝土温度的监测和控制。 大体积混凝土温度的监测和控制,除应符合本规范的规定外,尚应符合国家现行有关标准的规定。

  • 2021-05-14
  • 阅读2813
  • 下载10
  • 46页
  • pdf

融资效率对制造业企业转型升级的影响研究

随着我国制造业企业传统的以劳动力密集型产品为主的生产模式越来越难以适应当前的经济环境,传统制造业企业必须通过转型升级提高产品的经济附加值,在市场中抢占有利位置,以实现我国从制造业大国向制造业强国转变的目标。智能制造要求企业在数字化、自动化装置及系统应用的基础上,借助计算机和网络,综合人工智能技术、自动化技术、智能制造设备、现代管理技术、制造工艺技术、信息技术和系统工程技术将人工智能引入到制造过程中,这对企业提出了较高的要求。

  • 2021-07-01
  • 阅读2792
  • 下载3
  • 65页
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集团智慧工厂整体解决方案

工业 4.0 时代,制造商可以将智能传感器、分析技术和人工智能结合起来,助您实时监控运营和潜在的中断,使生产保持在最优级别运行。大多数工业数据是在 IT 领域以外产生的,比如制造流程、供应链或互联产品。为应用最新数字技术,制造商必须选择向中心传送数据,或者向底层部署技术。周边环境非常重要。

  • 2021-06-28
  • 阅读2789
  • 下载44
  • 46页
  • pdf

数字化转型下的智慧电厂建设方案

随着数字化转型浪潮推进,数据正在成为各企业的战略性资产,未来谁掌握的数据资源越多,谁的发展潜力就越大。能源企业如何挖掘和探索数据价值,提高业务洞察能力,是企业提质增效的核心环节。

  • 2023-06-15
  • 阅读2789
  • 下载14
  • 89页
  • pdf

中服云区域工业互联网平台介绍

平台总体思路将以服务交换数据、数据提供服务、数据增值配套等三个方面进行稳步推进。通过合作引入服务资源:应用商城、项目服 务、政策服务等、形成数据与服务的双向互动,通过数据增值服务来构建平台的收益模型。与大数据共享中心形成数据与服务的双向互 动,实现政策-数据-服务-发展的良性循环生态圈,打造创新企业综合服务体系。

  • 2022-08-09
  • 阅读2788
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  • 41页
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2024央国企数字化转型十大趋势报告(66页 PPT)

本报告由数字产业创新研究中心以数字化转型与创新评价指标体系为基础,依托对于六年来“数字化转型与创新评选”中收到的央国企数字化转型案例的研究、走访以及数据分析,全面探讨2024年央国企数字化转型的十大趋势。这些趋势涵盖了技术创新、业务模式变革、组织架构优化等多个方面,也反映了数字化对央国企未来发展的深远影响。同时,报告收纳了颇具典型性的企业案例,展示出在相应趋势下的企业实践应用与效果,旨在为企业数字化转型带去可借鉴的经验与启示。

  • 2024-06-11
  • 阅读2788
  • 下载3

中国企业数字化联盟2021工业互联网白皮书74页

中国企业数字化联盟2021工业互联网白皮书74页

  • 2022-01-12
  • 阅读2782
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  • 74页
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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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