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智慧仓储科技赋能解决方案

智慧仓储是一种仓储管理理念,旨在通过信息化、物联网和机电一体化等来实现仓库高效管理,从而降低仓储成本、提高运营效率、提升仓储管理能力,并不注重追求仓库无人化的目标。其多利用RFID射频识别、网络通信、信息系统应用、智能化设备等,以达到实现出入库、移库管理信息自动采集、识别和管理为主,

  • 2024-10-28
  • 阅读323

水生态时空大数据与智慧水务综合服务平台建设方案( 39页 PPT)

利用水资源运营数据,预测潜在的水资源问题及长期水资源需求,协调保障水资源健康运营,促进水资源的合理及可持续利用。

  • 2024-12-06
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思略特:2024电动汽车充电市场展望报告

轻型车与中重型车长期电动化目标清晰;到2035年,6吨以下轻型电动车的保有量将达到36-49%,6吨以上中重型电动车的保有量将达到22-26%

  • 2024-12-06
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DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来

DeepSeek-R1发布开源,擅长处理复杂且在训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升模型推理能力。 DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAl o1正式版。 9s)a1uaз.18d/ Deepseek-R1 100- 80 0penA1-01-1217 Deepseek-R1-32B 0penAl-01-mini DeepSeek-V3 41.6雀2. 目前大模型主流榜单开源模型DeepSeek-V3 位列榜首,与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。

  • 2025-03-14
  • 阅读283
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国网电力科学研究院有限公司 赖业宁等|考虑储能资源聚合参与的电网优化运行与韧性提升策略

极端天气给新型电力系统的建设与运行带来诸多挑战,电力系统灵活性资源的不断丰富给了电网应对极端天气的新思路。考虑极端条件下储能等资源聚合参与电网负荷恢复的场景,研究了资源聚合参与电网韧性提升的策略方法。首先,基于储能等资源自身的运行状态,提出了资源剩余调节能力模型。然后,构建了计及资源剩余调节能力的资源聚合调控模型,并通过“域”刻画资源聚合体的剩余调节能力与运行功率的关联关系,进一步构建了面向“灾前-灾中-灾后”全阶段的电网优化运行与韧性提升模型。最后,通过算例分析,验证了该策略对电网韧性的提升效果。

  • 2025-03-14
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《2023中国RFID无源物联网产业白皮书》生态报告——图书档案应用市场分析

2002 年新加坡国家图书馆是世界上第一个采用 RFID 技术在图书管理系统的图书馆;后来,随着 RFID 技术的普及, 2004 年,北欧国家图书馆已经开始广泛应用 RFID 技术(丹麦、挪威等);2006 年欧洲图书馆也开始使用 RFID 技术; 2007 年美国图书馆开始讨论 RFID 技术在图书馆的应用。在国内 , 集美大学诚毅学院图书馆是国内首个部署 RFID 系统的图 书馆 , 已于 2006 年 2 月投入使用 , 这是 RFID 在中国图书馆应用的里程碑 , 它的成功运行为其它图书馆提供参考 , 意义可谓 深远。

  • 2025-03-14
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《搜索型数据库白皮书》发布及解读

数据已成为重要的生产要素。搜索型数据库在挖掘非结构化数据价值、推动数据要素市场化配置等方面具有重要作用,编制白皮书有助于更好地发挥数据要素的价值。

  • 2025-03-14
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【案例】智慧金融光大银行数字化战略22页

光大银行成立于 1992 年 8 月,是经国务院批复并经中 国人民银行批准设立的全国性股份制商业银行,总部设 在北京,于 2010 年 8 月在上交所挂牌上市,2013 年 12 月在港交所挂牌上市。

  • 2025-03-14
  • 阅读248
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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石油化工-不同成品油收率下渣油加工方案与碳排放研究

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