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西安市2023年工业(中小企业)发展专项资金申报指南发布(附件1-24)

各区县、西咸新区、各开发区工业和信息化主管部门、财政局: 为贯彻落实市委、市政府《关于加快建设先进制造业强市的实施意见》(市字〔2020〕1号,简称《实施意见》)、《西安市加快建设先进制造业强市补充政策》(市办字〔2021〕61号,简称《补充政策》)、《2022年西安市重点产业链招商若干政策》(市政办发〔2022〕19号,简称《招商政策》)、《西安市人民政府关于印发扎实稳住经济若干政策措施的通知》(市政发〔2022〕13号,简称《稳经济政策》)等文件精神,我们编制了《西安市2023年工业(中小企业)发展专项资金申报指南》(简称《申报指南》),现印发你们,并就有关事项通知如下:

  • 2023-02-10
  • 阅读1864

中建、中交、中电建、中能建、中铁、中铁建、中冶是什么状况?一次性说明白!

中建、中交、中电建、中能建、中铁、中铁建、中冶是什么状况?一次性说明白!

  • 2023-02-10
  • 阅读1014

400万以下不用公开招标,2023年中央及多个省市最新采购政策

在2023年,中央及各省市都将执行怎样的采购政策?小编为大家盘点中央以及多个省份最新采购政策,建议收藏! 其中17省市区(江苏、浙江、山东、广东、湖北、四川、河南、北京、安徽、陕西、上海、山西、天津、黑龙江、内蒙古、青海、海南)明确400万以下项目不用公开招标。

  • 2023-02-10
  • 阅读1856

数字孪生五维模型之2-1:机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则

2022年4月上线论文“机电一体化装备数字孪生机理模型构建理论研究”,这篇文章由山东大学胡天亮教授带领的团队完成。论文在综合现有机电一体化装备模型构建方法的基础上,提出了多领域、多层次、参数化、一致性的机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则。基于所提出的模型构建准则,给出了机电一体化装备数字孪生机理模型构建方法。最后,基于Simscape语言构建了数控机床(CNCMT)多领域、层次化的一致性数字孪生机理模型,验证了所提方法的可行性与有效性。本论文建模理论和实践方案为迫切需要快速构建一致性机电装备数字孪生机理模型的研究机构奠定坚实基础。同时,本文虚拟调试应用案例的实现为基于数字孪生模型的服务分析提供了应用指导。

  • 2023-02-11
  • 阅读1804

2022年西安市半导体产业发展报告|今日头条

陕西电子信息集团,西安紫光国芯半导体,拓尔微,芯瞳,翔腾微,智多晶,北极雄芯,恩狄,诺瓦星云(钛铂锶),亚成微,航天民芯,航天华讯,寰星电子,博瑞集信,钰玺微电子,欣创电子,华泰半导体,昌芯,鼎芯,西安简矽,叩持电子,路科验证。

  • 2023-02-10
  • 阅读1734

ChatGPT在工业中有哪些应用场景?现场问ChatGPT!

在工业中,ChatGPT有哪些应用场景?1、跨行业科普;2、工程技术支持;3、知识更新;4、数据分析。我们希望AI能为工业数智化进程提供更多的便利,目前ChatGPT在某些代码和文本内容参考方面已经到了谨慎可用的级别,但做深层次的数据价值挖掘还差点火候。拭目以待吧~

  • 2023-02-11
  • 阅读495

探索丨三维之外的更高维度,数学家发现了无限可能的黑洞形状

黑洞可能不是球形的?我们的宇宙也可能不是四维的?近日,量子杂志刊发了来自石溪分校研究者们的最新成果,我们的宇宙可能存在更多的维度!

  • 2023-02-11
  • 阅读347

数字化前瞻:宝马集团IT的无限创造力

宝马作为一家全球的顶尖公司,他们前瞻性的商业创新和技术变革将给我们带来前所未有的启发,从而为更多的企业数字化升级带来指引和参考!

  • 2023-02-11
  • 阅读331
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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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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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