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大数据、物联网技术在智慧油田建设中的应用

智慧油田是在数字油田的基础上,以智能科学和物联网技术为基础而构建的新一代信息系统架构及智能决策平台,其目的是降低成本,安全、环保地提升油气产量,实现勘探开发、油气生产、资产管理、流程再造等环节的科学化、透明化及智能化。目前,石油石化行业的信息化建设不断突破创新,涉及石油勘探、储运、数据管理等不同层面,随着技术和理念的进步,实现数据共享,挖掘数据价值,助力企业决策,突围“信息孤岛”,逐渐上升为各石油石化企业乃至整个行业的战略问题

  • 2024-02-21
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大数据驱动的钢铁智造实践

描述性分析(DescriptiveAnalytics),即根据历史数据进行统计归纳,可以实现现象的准确描述。这属于大数据分析的第一阶段,大多应用于消费互联网。 预测性分析(PredictiveAnalytics),在数据中发现规律、形成洞察,就能够更加接近客观真 预测性分析( y ), 数据中发现规律 形成洞 ,就 够更加接 真相。 指导性分析(PrescriptiveAnalytics)。对于很多决策者来说,相对于描述过去的事实和预测可能的规律,更重要的是如何在多变、不确定、动荡的当下作出正确的决策。

  • 2024-02-21
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德勤:2023第五届中国卓越公司管理项目白皮书

《中国卓越管理公司项目白皮书》对中国头部民营企业调研、分析与总结,已连续发布五年,成为中国市场鲜有的总结民营企业经营管理最佳实践的深度调研报告。BMC项目运用成熟的德勤“卓越管理标准”全球框架,包括战略、能力、承诺和财务实力四个部分,综合评选后,见证和发掘了一批具有未来竞争力的民营企业,汇聚了中国卓越企业典范。在跌宕起伏的周期中,BMC企业转型升级、卓越进化,不仅具备过硬的财务指标,同时还积极“创新”和“进化”,并且国际化发展有突出表现,持续打造卓越管理能力。

  • 2024-02-21
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电力大数据应用设计方案(38页 PPT)

电力大数据平台对实时数据进行深入分析 , 指导电网的规划/建设、 运行、 资产运维和客户服务 , 提升电力企业的运营水平

  • 2024-02-21
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双碳管控一体化平台解决方案(56页 PPT)

致力于帮助政府及企业基于自身情况制定低碳发展目标从以下六个方面推行碳减排 【战略转型规划 【用能系统结构拟定 【建筑减排路径解析】 【技术减排策略指定】 【管理减排培训】和【推动市场减排】即从公司战略、管理体系、度量体系、减排能力建设等 多个维度确保低碳目标的达成。靶心对准战略目标,提供一个咨训赋能,多项策略引导, 整合转型创新,服务于地方政府和企业做双碳行动提供一揽子解决方案

  • 2024-04-01
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碳管理体系要求及使用指南

中国政府关于碳达峰、碳中和的“3060”目标是重大的战略决策,也是中国政府对国际社会作出的应对气候变化庄重承诺,为全面落实应对气候变化《巴黎协定》作出贡献

  • 2024-04-01
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碳中和运行的国际先驱奥地利Strass污水厂案例剖析

碳中和运行是未来污水处理的一种国际趋势。奥地利斯特拉斯( Strass) 污水处理厂以主流传统工艺( AB 法) 与侧流现代工艺( 厌氧氨氧化) 相结合方式实现剩余污泥产量最大化,在2005 年通过厌氧消化产甲烷并热电联产实现了 108% 的能源自给率,完全达到碳中和运行目标。目前,该厂利用剩余污泥与厂外厨余垃圾厌氧共消化,使得能源自给率高达 200% ,不仅实现能源自给自足,而且还有一半所产生的能量可以向厂外供应,已成为名副其实的“能源工厂”。在介绍该厂工艺流程的基础上,重点剖析其剩余污泥产生、厌氧转化生物气并热电联产供热、供电方面的作法与经验。

  • 2024-04-01
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污水处理物联网解决方案

我国水污染形式日益严峻,随着污水处理作为国家新兴战略产业的不断发展,对污水处理提出了越来越高的要求。目前我国污水处理企业还处于相对运行效率低、缺乏有效监管及运行模式粗放等现状,为此深圳智物联设计了基于物联网的污水处理智能监控系统,该系统从感知层、网络层和应用层 3 个层面进行构建出污水处理智能监控系统方案,为污水处理厂的运行和管理提供完善的数字化解决方案,使污水处理企业的运营和维修保养能力得到极大提高。

  • 2024-04-02
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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