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食品智慧工厂实践初探

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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GBT50375-2016 建筑工程施工质量评价标准

?根据住房和城乡建设部《关于印发<2014年工程建设标准规范制订、修订计划>的通知》(建标[2013]169号)的要求,标准编制组经广泛调查研究,认真总结实践经验,参考有关国际标准和国外先进标准,并在广泛征求意见的基础上,修订了本标准。

  • 2021-05-14
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无人机发展现状及2021年行业展望

无人机是全球新一轮科技革命和产业革命的热点,其产业发展关乎国家利益、公民权益。由于无人机具有成本相对较低、无人员伤亡风险、生存能力强、机动性能好、使用方便等特征,特别是在许多复杂、危险的空中活动中更具备独特优势,在影视航拍、传统农林业、工业作业、电力巡检、灾害救援、物流公共安全以及消费娱乐业领域结合得到广泛应用。无人机代表着未来通用航空业的发展方向,将成为中国经济增长的新动力。

  • 2021-06-03
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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型(adaptive grid interaction multiple model,AGIMM)算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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华为智慧电厂解决方案(37页)

华为是全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商 我们致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界

  • 2021-04-16
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面向海外的“智慧工业远程运维服务平台”应用

在 市场 竞争 环境 日 益激 烈 的 背 景 下 , 传 统 制 造 行 业同 质 化 的 产 品 及 服务 的利 润 越来 越 低 。 按照 “ 中 国 智 造 20 25 ” 战 略 规划 , 国 内 有 实力 的 制 造 型企 业 已 经开 始 向 “ 智 能制 造 ” 和 “ 大 规模定 制 ” 的 生产 模 式 进行 升 级 , 各 领 域都 有 成 功 的 “ 智 能工 厂 ” 项 目 不 断 涌 现 。 然 而 , 在 工业服 务领 域 , 目 前绝 大部 分企 业依 然 是采 用 传统 的 工 业 服务模 式 , 缺乏 完 整 的 “ 智 能 ” 工 业 服务 体 系 。 面对 工 业服务 的业 务机 会 , 中 建 材智 慧 工 业 “ 远 程运 维服 务 平 台 ” 项 目 围 绕 中 东 、 北非 等 核 心 区 域 市 场 , 应 用 大数据 、 智 能 制造 等创 新科 技 , 不 断拓 展 全 球水 泥 生 产 企业 的 工 业服 务市场

  • 2021-04-16
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陕西航天时代导航设备有限公司MES项目案例

近年来,国家在国防领域持续重点投入,我国的国防实力飞速发展,各科研院所、军工单位借此机遇引进了大量国际上先进的设计开发软件、仿真软件及设备、高精度加工设备和实验台架,在开发手段、仿真能力和测试、实验设备等基础能力建设上有了长足的进步,但是在整个企业的全局化管理,特别是产品研制定型后的工艺和制造管理等方面有所欠缺,发展相对滞后,影响了产品的最终交付和任务的配套,降低了企业的整体效益。 航天导航厂内部各个部门与车间众多,协作生产比较频繁,产品设计开发、加工制造、检测试验、装配调试四个环节紧密结合,信息流需要准确无误,从信息流、物流等方面虽然已经有了良好的管控能力,但是经过各个环节的结合,也暴露了类似车间生产制造过程不透明、生产计划管理与调度手段比较落后、数字化应用分析相对较少的问题。

  • 2021-02-14
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2020 新基建时代5G新型智慧城市建设 蓝皮书

本蓝皮书针对新基建背景下中国智慧城市建设发展问题,结合5G+AI时代全国新型智慧城市建设实际情况与需求,探索新基建时代新型智慧城市的发展范式、架构、数据、模型、创新应用领域等核心问题的优化解决之道。 系统性阐述以下内容: (1)发力于科技端的新基建及新基建时代概论 (2)信息基础设施促进经济社会发展范式

  • 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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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