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风能辅助蒸发装置的空气流场模拟研究

风能辅助蒸发装置的空气流场模拟研究.pdf新能源

  • 2022-02-12
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_适于PEM燃料电池的工业副产氢气纯化技术及其在电网中的应用前景

适于PEM燃料电池的工业副产氢气纯化技术及其在电网中的应用前景.pdf

  • 2022-02-12
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公共服务行业的网格化管理实践对电力之启示

网格化管理就是根据属地管理、地理布局、现状管理等原则,将管辖地域划分成一个个的“网格”,并对每一网格实施动态、全方位管理(参考百科)。网格化管理最初是用于电子信息技术领域,后来逐渐被引用并加以改造成为一种政府管理等领域的新模式和新方法。网格化管理是将人、地、物、组织纳入网格管理,缩短与客户间的服务距离,提高对客户需求的响应速度。

  • 2022-02-12
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基于四维度模型的盒马服务创新借鉴

国务院近期发布《关于推动创新创业高质量发展打造“双创”升级版的意见》,提出“及时发布创新创业先进经验和典型做法”、“推动‘互联网+公共服务’”等意见。随着我国电力改革进程的加快和满足人民群众美好生活的需要,创新服务已成为电力企业实现优质服务的重要手段。本文基于创新四维度模型,分析新零售典范盒马案例,期望能为电力服务创新实践带来启示。

  • 2022-02-12
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泛在电力物联网低压末端融合全感知应用

本文主要阐述以设备全面和数据全面为抓手,构建低压侧泛在物联网络。从泛在电力物联网建设的末端感知需求出发,充分挖掘智能表+高速宽带载波(HPLC)数据价值,以台区为单元,提升营配末端融合力,建成安全可靠、信息交互及时的低压泛在电力物联网络,推动公司营商环境持续改善。

  • 2022-02-12
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分布式文件系统应用实践

分布式文件系统是应用分布式架构思想产生的文件存储系统,具备高性能和高可靠性,可实现高并发、大存储量及大吞吐量,有效避免单点故障。由于营销文件系统在海量文件和高并发访问之下,遭遇性能瓶颈,可用性急剧下降,用分布式文件系统替换集中式存储系统已是必然。下文基于营销系统的实际需求,浅析分布式文件系统应用。

  • 2022-02-12
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前端新技术发展应用思考

Web应用发展至今,前端技术作为应用界面交互的重要支撑,涵盖了PC Web、移动APP、公众号、小程序及数据可视化等领域的开发。前端作为研发体系的重要岗位之一,工程师们需要思考大规模复杂前端应用治理、多终端化应用场景开发、极致用户体验等方面的问题。本文通过对前端技术在企业级应用开发方面的趋势分析、实践及总结思考,提出朗新公司在前端技术应用方面的应对策略和未来展望。

  • 2022-02-12
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应用文本挖掘技术开展客户投诉原因自动分类

以客户为中心,持续提升优质服务水平是电力企业服务转型的深刻内涵。本文以用户投诉为切入口,运用文本挖掘技术构建机器学习模型,将投诉工单由定性分析转为定量分析,实现客户投诉关键原因的自动分类,进而制定精确改善策略,优化用户体验,提升服务效率。

  • 2022-02-12
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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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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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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产品介绍

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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