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智慧管网的基本概念与总体思路

智慧管网建设必需要解决基本概念和总体思路的认识和统一问题,基于人工智能技术发展现状,对智慧管网相关基本概念进行解读,并根据工程应用实际情况,对其概念的内涵与外延进行修正。提出了工业智慧的概念,指出智慧工业的实质在于工业智慧的数字化应用,即机器能够识别和应用人类知识,智慧管网是智慧工业所属的一个门类。基于人的智慧特征,提出智慧管网的定义、能力、特征以及建设目标。重新定义了工业知识的概念,提出了智慧管网由知识驱动的理念,阐明了基于工业知识库的管网运行智能决策技术路线。提出了智慧管网建设总体思路:构建数字孪生管网系统及人工智能大脑系统,基于智慧管网云平台,实现管网智能化运行。明确了人在整个智慧管网架构中的主要作用,即为智慧管网创造和供应知识。研究结果可为智慧管网建设实践提供参考和借鉴。

  • 2021-02-13
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
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2024智能制造综合设计解决方案(66页 PPT)

A是个吃货,网购了不少食品,但是质量参差不齐,A吃了一块夹心饼干就闹了肚子。心里不服气,要找店家理论一番,可是问题出在哪里?没人知道。如果有了透明的智能制造,所有环节都能查到!「饼干→快递→店家→食品厂→原材料」顺着手里这块小饼干,能够追溯到运输、包装、生产的每一个环节,这种数据的透明从根本上解决了食品安全问题!终于发现,原来是运输员开车时绕了远路耽误了饼干配送。

  • 2024-02-18
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华为质量运营管理(6版)

从流程管理,到标准量化,而后是质量文化和零缺陷管理,再到后来的以客户体验为导向的闭环,华为质量管理体系是跟随客户的发展而逐渐完善,在这一过程中还特别借鉴了日本、德国的质量文化,与华为的实际相结合,建设尊重规则流程、一次把事情做对、持续改进的质量文化

  • 2023-06-27
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5G 智慧炼化厂整体方案(108页 PPT)

炼化“十三五”信息化建设遵循信息化工作“六统一”的工作原则,紧密围绕炼化业务“提质增效”的发展思路,突出炼化专业化管理的特点,按照过程控制、生产执行和经营管理三个层次,搭建炼化信息化架构,重点支撑煤油生产、化工生产和化工销售三条业务主线。

  • 2021-05-28
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基于EDR和MDR技术在.云.主机安全中的应用.公开版

未来安全主流趋势强调 实时监控分析+快速响应 及时检测发现风险,缩短解决事故的平均时间,黑客入侵活动会引起内在指标变化,利用入侵攻击链能够有效分析和检测,视角必须从只关注黑客攻击行为变成要更加关注自己内部各项安全指标的变化。

  • 2021-04-29
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新氢压缩机汽缸端盖螺栓断裂原因分析及建议措施

某石化公司加氢裂化装置新氢压缩机(K102S)一级汽缸端盖上的部分紧固螺栓发生断裂,为了查明断裂原因,利用宏观形貌观察、成分分析、金相检验及扫描电镜观察等手段对断裂部位进行了检测分析,结果表明,螺栓发生断裂的失效机理为疲劳断裂。压缩机汽缸内的气流脉动及机器振动引起缸盖螺栓高频振动,使得气缸紧固螺栓受到循环交变应力作用,易在螺牙齿根等应力集中部位诱发微裂纹,疲劳裂纹在交变应力作用下会不断扩展,最终导致整个螺栓断裂。为了避免疲劳断裂再次发生,建议采取调整管线等措施,降低管线振动,必要时对振动情况进行检测。

  • 2021-04-20
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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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“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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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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