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数字孪生车间的概念 数字运行机制及关键技术

VS是PS的忠实完全数字化镜像,从几何、物理、行为、规则多个层面对PS进行描述与刻画,主要负责对PS的生产资源与生产活动进行仿真、评估及优化,并对实际生产过程进行实时监测、预测与调控等。VS本质上是由多个几何、物理、行为及规则模型构成的模型集合,能够对PS进行全面地多维度描述与刻画。

  • 2021-04-25
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基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大。以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测。该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络对设备故障进行预测,设计并实现了基于强化学习和专家系统的智能运行模块对该污水处理装置进行管理。初步实验结果表明:该系统可以实现对小型化、分布式的智慧污水管控系统的智能运行和预测性维护,具有可行性且运行稳定。

  • 2021-04-25
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城市供水管网信息化管理体系的构建及应用

随着现代信息化技术的快速发展,物联网、大数据及通讯技术在供水系统管理领域得到越来越广泛的应用,实现了供水行业“监控、调度、资产、收费、客户关系”等多维度一体化管理模式。因此,构建供水系统信息化管理体系,有助于科学合理地整合有效资源,提高管理者决策科学性,实现优质低耗的供水理念,达到良好的经济效益和社会效益。分析了供水管网信息化管理系统的基本框架,阐述了应用于基础设施、数据采集、数据传输、数据处理、决策应用各层级的信息化管理技术。探讨了信.g-4t管理体系在供水管网漏损监测、优化调度、水质保障中的应用,提出现阶段制约信息化管理应用推广的因素及未来发展趋势。

  • 2021-04-25
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基于物联网的电气设备漏电监测系统

针对电气设备漏电危及人身、设备安全,漏电隐蔽性强叉缺乏及时警示的情况,设计了基于物联网的漏电监测系统。使用sTM32单片机作为监测主控芯片,监测设备通过连接三相电源中性点,捕捉设备外壳漏电流,进行LⅣ转换、Ac/Dc转换、差分滤波放大,实时将监测设备漏电信息通过4G通信联网传输到服务器,在盟创工业云平台显示,并推送数据到终端,、当检测到漏电故障时,会在本地端和云平台同时报警,确保了安全生产。通过Mulcisinl对电路仿真及现场数据.验证该系统有效性。

  • 2021-04-25
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5G商业成功,从打造核心网最佳实践做起

在5G核心网部署实践中,华为通过网络建设、运维和商业使能三方面破除5G时代核心网面临的挑战,全面解锁5G潜力,使其价值最大化释放 没有5G核心网的5G网络是没有灵魂的。有了5G核心网,5G才能完整落地大带宽、低时延和多连接三大场景;有了5G核心网,5G才能真正跨越toC边界,走进千行万业。有人说,5G核心网才是隐藏在5G网络中的真英雄。

  • 2021-04-25
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生态文明背景下的传统营城智慧传承与创新——基于山东省济南市的实践与思考

国城市历史源远流长,积累形成了丰富的城市规划建设经验。生态文明时代,传统营城智慧对于当代城市的借鉴体现在两个方面,一是构建更加和谐的城市与自然的关系;二是营造更加宜居的城市人居环境。“泉城”济南的古城营建独具特色,通过山川定位、模数控制、借景入城形成融入自然环境的空间格局,通过制宜结合、主从有序、因泉成园构建基于空间秩序的人居环境。传统营城智慧塑造了济南独特的空间特色并深刻影响到城市的变迁,其传承与创新对于当今济南城市发展建设同样有着重要的作用。

  • 2021-04-25
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物联网的实施挑战及其解决方案

物联网可以追溯到20世纪70年代,然而,直到1999年,我们才有了这个术语,该术语与依赖于网络连接才能正常运行的设备相关。直到2010/2011年,这项技术才开始大受欢迎。现在是2020年,物联网无处不在。从我们家里到工作场所,再到将在物联网设备上运行的整个城市,未来必将由物联网所驱动。

  • 2021-04-25
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AI 终极问题:我们的大脑是一台超级计算机吗?

脑科学作为人类科学的最后前沿已取得重大发展。但截至目前,我们仍对大脑的诸多奥秘一知半解。是否可以将我们的大脑比拟为一台超级计算机?脑机接口的未来将如何发展?

  • 2021-04-25
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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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