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混掺纤维与纳米炭黑对智能混凝土裂缝自感知性能的影响_柳根金

混掺纤维与纳米炭黑对智能混凝土裂缝自感知性能的影响

  • 2022-05-07
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大功率微波加热系统热性能数值模拟及智能控制研究

大功率微波加热系统热性能数值模拟及智能控制研究

  • 2022-04-29
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深信服:上网行为管理AC产品手册

深信服上网行为管理是连续9年市场占有率首位的中国第一品牌。它具备专业的行为管 理、应用控制、流量管控、信息管控、非法热点管控、行为分析、无线网络管理等功能, 有效防止人员进行与工作无关的网络行为、提高带宽资源利用率、规避泄密和法规风险、 保障内网数据安全、可视化管理以及全面管控无线AP,真正做到有线无线统一上网行为管 理。

  • 2022-01-29
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【B017】车联网-学车驾培行业整体解决方案-珠海潮大科技

【B017】车联网-学车驾培行业整体解决方案-珠海潮大科技

  • 2022-01-03
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移远通信-万物互联时代全球物联网模组龙头迎风口

出货量全球第一,物联网模组龙头地位凸显 移远通信是全球领先的无线通信与定位模组供应商,公司深耕模组领域近十年,产品涵盖2G/3G/4G/5G、NB、GNSS 以及 Wi-Fi 模组,适用多种行业的 M2M 应用。公司 2019 年出货量超过 7600 万片,营业收入达到 41.3亿元,同比增长 53%,首次超过 Sierra Wireless,成为全球出货量第一大蜂窝物联网模块供应商。公司近五年模组出货量 CAGR 84.27%,营业收入CAGR 87.33%。

  • 2021-03-16
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基于解释结构模型的我国工业互联网实施影响因素研究

识别工业互联网实施过程中的影响因素以及影响因素之间的层次结构关系,有助于推动工业互联网的 顺利实施。本文通过文献分析、案例总结和专家咨询等策略识别我国工业互联网实施过程中的具体影响因素,利用解释结构模型对工业互联网实施中的影响因素进行层次结构分析,明晰了影响因素之间的层级关系,构建了具有五个层级的影响因素结构,并对各影响因素的依赖性、驱动性等方面进行分析,最后根据各影响因素之间的层次作用关系提出了实施工业互联网的相应对策建议。

  • 2021-04-17
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基于工业互联网的智能矿山研究与设计

阐述了基于工业互联网平台建设智能矿山的意义与目标;指出,打造煤炭工业互联网平台,就是要通过工业互联网技术使煤炭产业各环节间进行有机联动,实现产业链的真正融合,打造矿山新型数字生态,助推煤炭行业高质量发展。研究了基于工业互联网的智能矿山技术体系和业务架构;认为,基于工业互联网的智能矿山建设应首先进行算力及容灾体系建设,其次是要进行网络体系搭建,第三要搭建横纵贯通的数据中台业务。将目前我国煤炭企业智能矿山建设的发展阶段归纳为4个阶段:框架初步构建、实现采掘等单系统或单项技术智能化决策和运行阶段;多系统信息融合、实现采掘运智能联动阶段;形成智能生产、安全、管控智慧大脑阶段;形成全矿区、多产业链、多系统集成的智能矿山体系阶段。最后提出,智能矿山建设是一个科技创新和不断进步的过程,应注重顶层设计,做到传承与创新并重,基础平台、局部场景智能化建设要并行等具体建议。

  • 2021-03-30
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大数据时代,企业主数据管理体系与方法

大数据时代,数据已成为企业的核心资产和重要战略资源,越来越多企业利用主数据管理手段对核心数据进行分析,从而获得最大限度的价值。近日,大华南IT高管共赢圈邀请了北京三维天地科技有限公司数据标准化资深专家曹朝辉先生作微课分享,与大华南平台CIO分享企业主数据管理体系与方法以及主数据规划与应用案例。

  • 2021-02-25
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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