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【专家观点】大数据:应急管理能力升级新引擎

跟企业界善于利用大数据技术解决商业问题、创造新商业模式相比,中国目前的应急管理体制,还未能有效地响应这种技术层面的重大突破。

  • 2025-01-17
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参与电力调峰辅助服务市场合作协议(空白)

参与电力调峰辅助服务市场合作协议 ,甲、乙双方根据《中华人民共和国合同法》及相关法律法规的规定,经过友好协商,就甲方、乙方参与河南省电力调峰辅助服务市场事宜达成如下协议:

  • 2024-11-20
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标准化助力智慧景区高质量发展_马虹

本文在对我国智慧景区建设情况梳理、分析、总结的基础上,指出了制约智慧景区建设以及建设中表现出的突出问题,提出了智慧社区标准化工作的发展建议,以期推动智慧景区标准化、规范化、绿色可持续发展。

  • 2024-11-16
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中服云数采与监控SCADA系统(折页)

中服云数采与监控SCADA系统是基于中服云物联网平台开发的一款全新一代智能SCADA系统,是工业物联网的基础实现,内置大量工业协议,快速接入分布式海量设备、plc、DCS、仪器仪表等终端设备或系统,采集、清洗、存储、展示数据。通过监控组态场景库,实现设备或产线监视、控制、参数调节、报警、诊断和处置。相较于传统SCADA系统,本软件基于AI训练+专家先验知识,内置机理模型库,全面提升对设备或产线异常的感知、预测、预防能力,缩短设备故障发现时间与工艺产线呆/滞时间。同时提供实时、历史、元数据等数据服务,通过集成erp、mes等实现生产全过程透明化管理,提升企业综合竞争力。

  • 2024-11-07
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中服云数字孪生平台(折页)

中服云数字孪生平台V3.0是基于中服云物联网平台和数据中台打造的一款实时数据2D/3D集成展示监控平台,旨在解决工业物联网数据的直观展示、实虚互动、仿真模拟、故障诊断、告警、预警、预测、实时观测、实时监控等问题。提供了数据采集、数据底座、监控逻辑、建模工具、展示互动工具、模拟仿真、诊断预测等功能,内置地球、城市、园区、工厂、车间、设备等多个场景。具有直观性、实时性、集成性、主动性等特点。可应用于实时监控、应急指挥、生产调度、模拟仿真、展示推广、实体复原、产品测试等多种场景。

  • 2024-11-07
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中服云能源管理系统-产品介绍(24.11折页)

中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控,随时远程控制能源浪费,调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况,使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据,不断优化用能结构及能源利用率。

  • 2024-11-04
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中服云智能楼宇系统-产品介绍(24.11折页)

中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体,整合楼控各子系统,提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理,满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求,提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。

  • 2024-11-04
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中服云物联网平台4.0版-产品介绍(24.11折页)

中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集,于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求,实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台,平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。

  • 2024-11-04
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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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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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2026年CEO调研之大中华区洞察重塑高管层体系

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