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企业采用人工智能策略的8个提示

人工智能技术已经应用在企业的业务中,并且已从梦想变成现实。实际上,根据O'Reilly公司最近的一项调查,大多数组织(85%)正在采用或评估人工智能,超过一半的组织在生产或分析中使用人工智能。 然而,人工智能不能很好地适应IT过去使用的相同流程和方法。虽然这些努力迅速扩大,但仍处于初期阶段。成长的痛苦已经变得显而易见。O’Reilly公司分析师指出:“企业需要做更多的工作,才能将人工智能的工作扎根。无论是控制常见的风险因素(模型开发中的偏差、缺失或条件差的数据、模型在生产中退化的趋势),还是实例化正式流程以促进数据治理,采用者在建立可靠的人工智能生产线时,都需要为这些做好准备。”

  • 2021-04-28
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PEM质子交换膜电解水制氢技术分析

质子交换膜电解水制氢技术分析在2019年政府工作报告中,国家将推进加氢站建设写进政府工作任务中,意在推动氢能基础设施建设,同时,对氢燃料电池汽车及加氢站的发展制定了具体目标,即到 2020 年实现5000辆级规模在特定地区公共服务用车领域的示范应用,建成100座加氢站;2025年实现5万辆规模的应用,建成300 座加氢站;2030年实现100万辆燃料电池汽车的商业化应用,建成 1000座加氢站。

  • 2021-04-28
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固井作业常用计算公式

在井下出现管被卡,座挂完全处于自由状态时,固井管串最薄弱处,为下完钻杆后的最上端,此时,由于蹩泵管内外压差,使管柱膨胀,造成向上有缩短的趋势,因而产生轴向拉伸负荷。

  • 2021-04-27
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互联网+_背景下构建智慧工地平台的有效方法

目前高速发展的网络数据平台,以及运用云数据进行运算的高科技正在逐渐转变人们的生活观念和组织形式,而工地作为现场施工的载体,受到了不可避免的影响。建设“智慧工地”能使建设效率以及科学化管理得到提升,对于现阶段智慧工地建设来说,智慧工地就是称职的人、优秀的组织、适当的业务流程和配套的设备设施及系统构建而成,以实现对传统工地的创新和提升。本文主要研究“互联网,背景下构建智慧工地的有效方法,文中系统叙述了国内目前智慧工地建设现状,以及智慧工地平台系统的构建,分析了“智慧工地”未来发展趋势,据此提出了“互联网+”背景下构建智慧工地平台的有效方法。

  • 2021-04-25
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世界智慧工厂的典范——德国智慧工厂发展之路

智慧工厂指综合利用云计算、物联网等现代技术, 通过互联、整合、协作手段,将城市各个专业子系 统进行有机融合,发挥信息主导核心作用,促进城 市管理、民生改善、产业促进和资源生态优化方面 的创新和提升,将城市推进到更加精细化运行的阶 段。

  • 2021-04-25
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一图说:数据安全分类分级

一句话说数据治理的小专题进行了四期了,讲了数据治理、数据标准、数据资产、数据架构,秉承深度思考、专业探讨的定位,希望能够用第一性原理的视角和方法来审视数据治理的基本概念,穿透“相”看到“身”,讲干货,出好货。但是,毕竟有些概念不是一句话可以涵盖的,尤其是顶层概念之下,进入实操层面,一句话的思辨容易抽象过度。那么,今天开始尝试一个新的模式,使用图说的方式来剖析一些目前工作中的重点课题。《一句话》和《一图说》可能在以后交替进行,从概念层面和实操层面不断深入。今天第一篇图说,从数据安全分类分级开始。

  • 2021-04-24
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英特尔的智慧能源战略和解决方案

所谓智慧能源,是指从能源开发利用到生产消费——所有与能源相关且使用信息通信技术(ICT)的活动,通过系统集成、动态优化、智能互动,实现区域能源调度运行,从而优化能源管理和使用方式。 英特尔为什么关注智慧能源?这与英特尔公司的定位非常相关。作为一家为智能互联世界提供计算力和智能化解决方案的行业领先公司,英特尔始终响应国策需求,联动产业创新,以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,携手伙伴关注民生,迎接社会关键挑战。

  • 2021-04-23
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某高功率柴油机活塞失效分析及解决方案

针对某高功率柴油发动机铸造铝合金活塞在冷热冲击台架试验后出现顶部开裂现象,综合了活塞及对手件尺寸检测、涡流探伤检测、金相检测及电镜检测的结果,经分析判定为铸造工艺中铝合金氧化皮夹杂是此次活塞出现开裂失效的根本原因。根据分析 结果,针对活塞开裂情况提出了对手件设计方案及活塞铸造工艺优化方案并对优化后的活塞进行了三轮冷热冲击台架试验+800 小时耐久台架试验,均未再出现活塞开裂现象,可判断为改良方案有效。

  • 2021-04-21
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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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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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