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选矿过程中自动控制技术

自动化的发展对选矿过程有着非常重要的作用,可降低选矿过程中人工成本、简化操作过程、提高劳动生产率、降低能耗、稳定产品质量等。据统计,选矿厂采用自动控制技术后一般可使设备的生产能力提高10%~15%,劳动生产率提高25%~50%,生产成本降低3%~5%,能源消耗减少5%~40%,同时能显著提高选矿回收率等生产指标。因此,选矿自动化设备一经投入到生产实践中,就已成为现代选矿必不可少的因素之一。 选矿自动化是在选矿生产中,采用仪表、自动装置、电子计算机等技术和设备,对选矿生产设备状态和选矿生产流程状况实行监测、模拟、控制,并对生产进行管理的技术。选矿过程自动化主要包括:破碎、磨矿分级、选别(包括浮选、磁选、重选、电选等)、脱水过滤及浓缩、尾矿输送等生产过程的自动控制。

  • 2021-06-01
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武汉人工智能计算中心:算力集群赋能产业集群

2020年10月,武汉人工智能计算中心启动建设,计算中心将为提升武汉人工智能技术层实力、孵化并推进人工智能应用层落地提供有效保障,为武汉及周边地区提供基础软硬件平台,为构建技术层、应用层提供基础。未来,围绕武汉人工智能计算中心,将重点打造公共算力服务、创新孵化、产业聚集发展、科研创新和人才培养四大平台,开展生态体系建设,培育人工智能产业生态,通过打造人工智能应用示范项目,扶持带动千行百业智能化升级。

  • 2021-06-01
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污水处理技术之工业污水水处理原则及方法

工业废水是指工业生产过程中产生的废水、污水和废液,其中含有随水流失的工业生产用料、中间产物和产品以及生产过程中产生的污染物。随着工业的迅速发展,废水的种类和数量迅猛增加,对水体的污染也日趋广泛和严重,威胁人类的健康和安全。对于保护环境来说,工业废水的处理比城市污水的处理更为重要。工业废水的处理虽然早在19世纪末已经开始,并且在随后的半个世纪进行了大量的试验研究和生产实践,但是由于许多工业废水成分复杂,性质多变,至今仍有一些技术问题没有完全解决。这点和技术已臻成熟的城市污水处理是不同的。

  • 2021-05-31
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中国信通院国内增值电信业务许可情况分析报告2021.045页

截至 2021 年 4 月底,全国增值电信业务经营许可企业共102148 家(其中 4799 家企业同时持有工业和信息化部及省 通信管理局颁发的增值电信业务经营许可),比上月增长2.11%,其中工业和信息化部许可的跨地区企业 23768 家,各 省(区、市)通信管理局许可的本地企业合计 83179 家,分别比上月增长 1.36%和 2.18%。

  • 2021-05-31
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南瑞电力现货市场运营技术整体解决方案

电力现货市场是价格发现和资源优化配置的重要环节。随着“中发9号文”及其配套文件发布,电力现货市场建设已成为电力市场化改革核心内容。电力现货市场建设与运营对我们现有电网调度运行模式带来了巨大挑战,如何解决从现有计划调度模式向现货市场调度模式平稳过渡、电网安全运行与市场经济运营协调统一及现货市场下可再生能源消纳是现货市场建设必须解决的问题。国内已经建立了相对成熟的中长期电力市场及其支撑系统,但在电力现货市场方面,相关理论基础、技术体系及支撑平台等方面尚未形成完整解决方案,南瑞电力现货市场运营技术整体解决方案主要为电力现货市场运营及监管提供全过程、全业务技术支撑。

  • 2021-05-31
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技术解析|大型电力变压器稳定性试验方法探究

稳定性试验是校验变压器各项保护功能的有效手段,是已投运变压器长期正常运行的基础。对于电压等级高、大容量的电力变压器,在一次侧输入试验电流时,二次侧感应电流很小,不利于保护装置识别,常规伏安相位法测量值不精确。本文对变压器稳定性试验中加大二次侧电流方案与实施方法进行了探讨,以期提升试验精度与有效性。

  • 2021-05-31
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华为&智园智慧教室解决方案全景

华为&智园智慧教室联合解决方案:以因度打造国内领先的高校智慧教室整体解决方案,主要提供物联网教室、物联网中控、校园物联网、拼接课桌椅、研讨桌椅、智慧互动课堂、未来课堂等服务。其方案可分为,研讨型智慧教室、拼接型智慧教室和常态化智慧教室。物联网教室就是类似于智能家居,智能环境,一键管控。

  • 2021-05-31
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5G两大创新技术方案以及四大技术场景

当前,加快推进5G商业化落地已然成为目前国内的核心任务之一,从运营商到ICT企业再到诸多行业领域,大家关于5G的网络基础建设、创新商业应用等话题探讨正变得越来越高频且具有可参考性。 在近日于深圳召开的某“5G+”主题论坛中,深圳市综合交通运行指挥中心总工程师、中国智慧城市专家委员会专家关志超博士在其主题演进中就对当下5G时代的核心网建设以及5G将给行业领域带来的影响做了些许分享,让大家感受到5G时代的到来正越来越近。

  • 2021-05-31
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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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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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