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盾构机原理及分析

盾构机的全名为“盾构隧道掘进机”,通过全名的部分,则可以知晓该设备在隧道工程项目中,主要用于掘进的施工环节,且通过此设备的运用,掘进的工作才能够顺利化地开展。而通常所用到的盾构机,由于集合了多种技术的应用,因此,性能的部分则非常强大化,能够适应于不同地质条件的施工需求,但同时,存在的突出问题点则是维修保养的复杂性

  • 2023-07-24
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船舶电控柴油机的典型故障统计分析

随着船舶柴油机技术的发展和全球环境保护的日益加强,越来越多的远洋船舶采用电控型柴油机,目前主要有MAN B&W公司的ME和WARTSILA公司的FLEX等2种机型电控柴油机。

  • 2023-07-24
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工业互联网体系架构2.0

工业互联网正处于高速发展阶段,为工业数字化转型、经济高质量发展带来了新的支撑,已得到政府、产业界、学术界的广泛关注。与此同时,工业互联网跨学科、跨领域的复杂特征对构建统一的体系架构提出要求,各国纷纷开展相应工作。立足当前我国工业互联网发展现状,充分借鉴国外体系架构优点,从业务、功能、实施等层面出发,提出了具有我国特色的工业互联网综合性架构,指导工业互联网发展和实践。最后,给出体系架构引领我国工业互联网发展的相关建议。

  • 2023-07-19
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高通:2023混合AI是AI的未来白皮书(下)

正如白皮书第一部分所言,在云端和终端进行分布式处理的混合 AI 才是 AI 的未来。混合 AI 架 构,或仅在终端侧运行 AI,能够在全球范围带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化优势。 高通正在助力实现随时随地的智能计算。高通技术公司作为终端侧 AI 领导者,面向数十亿手机、 汽车、XR 头显与眼镜、PC 和物联网等边缘终端提供行业领先的硬件和软件解决方案,对推动混 合 AI 规模化扩展独具优势。

  • 2023-07-18
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头豹:2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动经济数字化转型

数字孪生为实体对象从物理实际到数字世界的一种映射,数字孪生实现的映射不仅为对象特征的映射,也是对象运行机制的映射。同时,数字孪生是实体对象的虚拟模型,能够跨越映射对象的生命周期,并从映射对象上的传感器发送的实时数据作为模型输入参数,从而获得观察对象的预测运行状态。

  • 2023-07-11
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电力时序数据预测技术

当前,构建以新能源为主体的新型电力系统已在国家层面明确作为实现“碳达峰、碳中和”目标的重要手段,是构建清法低碳安全高效能源体系的重要组成部分,在新能源电源。电动汽车、储能等装置并网的大背景下,电网波动性加剧,这些对精细化的电网负荷预测和新能源功率预测提出了更加迫切的要求。传统预测支术已经无法满足当前复杂环境下的精度要求,新型电力系统巫需引入创新性技术,为电网的稳定运行提供算法支撑,强化电力行业数字新基建。

  • 2023-06-26
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甲骨文:2023年全球决策难题研究报告-数据超载如何造成 决策压力

我们目前正处于决策危机中,我们不知道自己应该相信直觉还是相信数据,这几乎影响了我们个人生活和职业生涯的方方面面。当我们犹豫时,会出现什么情况?我们会质疑自己的选择,或者干脆不做任何决定。

  • 2023-06-22
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德勤:快消行业供应链转型思考与实践 (1)

快消行业的供应链正面临各方涌来的巨大压力,供应链转型势在必行。本文将围绕供应链生产网络布局优化、采购原材料控制、物流网络及灵活交付等重要环节展开一系列思考及实践分享。

  • 2023-06-20
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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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通过蓝牙定位信标进行精确定位后,自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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