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中国石化石油工程技术新进展与发展建议

“十三五”以来,中国石化针对深层特深层油气勘探开发中存在的钻井风险大、钻井周期长,致密气藏单井产量低、难动用储量动用率低,页岩气储层单井产量低、综合成本高,超高温高压随钻测量仪器和旋转导向钻井系统受国外制约等关键难题,持续加大科技攻关力度,创立了地质环境因素精细描述技术、研制了175/185℃高温随钻测量系统、近钻头伽马成像系统、高效钻井提速工具和井下流体,形成了特深层、页岩气和低渗致密气藏钻井完井、高温高精度随钻测控、精细录井和高效储层改造等关键技术,为顺北特深油气勘探发现及产能建设、涪陵百亿方页岩气田、威–荣深层页岩气和华北致密气开发等提供了技术保障。

  • 2021-03-24
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计算机行业专题报告新基建专题之一IaaS快速成长

根据中国信息通信研究院的数据显示,2018 年我国云计算整体规模达到968.2 亿元,增速 39.2%。根据 IDC 发布的报告显示,中国公有云 Iaas+Paas行业前五的市占率从 2018H2 的 73.6%增加到 2019H2 的 76.2%,行业的集中度进一步提升。其中阿里云的市占率超过 40%,在行业中处于一枝独秀的地位。阿里巴巴云计算和互联网基础设施的收入从 2015 年的 30 亿元快速增长到了 2018 年的 247 亿元,而 2019 年前三季度达到了 278 亿元,同比增长率达 64%。腾讯云发展迅速,2018 年云计算收入 91 亿元,2019 年达到170 亿元,增速 87%,而腾讯的整体资本支出在 2019 年达到了 570 亿元。根据 Canalys 发布数据,2019 年全球云计算支出增加 37.6%,达到 1071 亿美元,而阿里云占比仅为 4.9%,与排在第一的 AWS 差距巨大。从全球来看,Top4 的集中度进一步提升,从 2018 年的 55.2%提升到了 2019 年的 59.9%。因此,基于国内云计算产业的现状,参照美国的云计算行业发展进程,仍有巨大的发展空间。

  • 2021-03-17
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GBT51094-2015工业企业湿式气柜技术规范

GBT 51094-2015 工业企业湿式气柜技术规范

  • 2022-01-22
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江苏省互联网标杆工厂&智能工厂政策培训

在工厂内建立工业互联网平台,实现数据的集成、分析和挖掘。综合运用协议转换、边缘计算、分布式存储、并行计算、低代码开发、深度学习、知识图谱等技术,拓展数据的汇聚与管理能力,为企业管理与决策提供有力支撑,实现面向单独及综合场景的统一建模与集成分析优化。

  • 2021-06-17
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智慧化工园区一体化管理平台建设和运营方案

化工园区运营指挥中心利用云计算、物联网、互联网、大数据等技术将化工厂区少量信息一网打尽,通过智能化的分析,为化工园区管理者提供一个可视化的平台,实时了解化工园区状态,对化工厂区的规划管理决策提供依据。

  • 2021-06-13
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基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法_王树亮

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。

  • 2021-05-07
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Java集合学习指南-极客

除此之外,还会增加 TreeMap 等集合的学习以及集合之间的对比。我们学习集合源码的目的一个是为了学习其 中的思想,另一个也是为了让我们能够更好的了解该集合,在适合的地方使用恰当的集合实现。 适用人群 适合 Java 初学者的进阶学习,集合类在 Java 中有很重要的意义,保存临时数据,管理对象,泛型,Web 框架 等,很多都大量用到了集合类。 学习前提 学习本指南前,你需要达到 Java 语言的入门级。

  • 2021-04-19
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5G+智慧钢铁解决方案

工业互联网行业基础平台是中国移动工业互联网产品体系的基础和核心,面向工业行业客户和上层业务云应用提供通用服务能力,支撑客户、行业云业务,实现面向客户、面向行业的深度运营。

  • 2021-03-22
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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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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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