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海底管道系统

中华人民共和国石油天然气行业标准,石油工业标准化技术委员会,海底管道系统

  • 2021-08-30
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石油天然气工业油气井套管或油管用钢管

中华人民共和国石油天然气行业标准,石油工业标准化技术委员会,石油天然气工业 油气井套管或油管用钢管

  • 2021-08-30
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服务器和存储基础教程ppt课件

服务器内存插槽要远多于PC机,一般在8根以上,PC机往往不到4根服务器采用ECC、Registered、Chipkill、热备、镜像等技术来保证数据的可靠性,PC机基本没有.

  • 2021-06-30
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等级保护测评要求技术要点

《信息安全技术—网络安全等级保护测评要求》(GB/T 28448-2019)适用于安全测评服务机构、等级保护对象的运营使用单位及主管部门对等级保护对象的安全状况进行安全测评并提供指南,也适用于网络安全职能部门进行网络安全等级保护监督检查时参考使用

  • 2021-03-04
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公司研究文灿股份-深度跟踪报告战略合作产业上游一体压铸新星升起-21060217页

特斯拉“一体铸造”技术推动行业革命,我们预计全球整车厂有望陆续跟进,推动高压铸铝结构件行业全球空间从 2019 年约 65 亿元提升至 2030 年 1000 亿元以上,成长空间在 10 倍以上。5 月 26 日,公司与压铸设备商力劲集团签署战略合作协议,共同推进超大型一体化铸造产品的发展。公司是国内高压铸铝车身结构件龙头,与上游设备商的战略合作预计将进一步巩固行业地位,受益行业扩容趋势确定性高,估值弹性大。维持公司 2021/22/23 年 EPS 预测 1.15/1.53/1.97 元,给予公司 2021 年 35 倍 PE 估值,对应目标价 40.3 元,维持“买入”评级。

  • 2021-06-07
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基于深度学习VGG网络模型的海洋单细胞藻类识别算法_王羽徵

为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本(卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Dictyocha fibula Ehrenberg)的预测准确率上升速度较传统VGG、AlexNet网络模型优势明显,识别准确率可达99.317%。研究表明,基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法AlgaeNet在单细胞藻类识别领域具有较好的分类识别性能,可实现海洋中藻类的准确识别。

  • 2021-04-21
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机器学习中算法与模型的区别

机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清这个困惑。在本文中,我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

  • 2021-04-18
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智慧校园智能化系统整体解决方案(81页 PPT)

未来校园具有安全可靠、技术先进、经济实用和良好的扩展性等特点,既要满足日常管理的需要,又要满足学校作为教育基地的特殊需要,把新建校区建设成为具有信息化办学特色的智慧化校园。因此,本项目设计目标具体体现在以下几点:

  • 2021-03-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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