混凝土温度参数对于混凝土温控防裂具有重要意义,采用差分算法,对混凝土温度场进行仿真计算,依据实测温度数据,对仿真计算进行误差分析,并建立基于实测数据的反演模型,针对反演模型的具体特性,构建了GA算法,通过反演模型的求解计算,可以确定更符合实际情况的混凝土温度参数,从而为混凝土温度参数的合理确定以及后续温控计算提供参考。
智能建筑是计算机技术、信息技术、通信技术等高新技术和建筑艺术有机结合的产物。智能建筑的出现, 带来了许多新的相关技术课题 ,其中智能建筑火灾监控系统设计是智能建筑防火安全设计的重要环节。本书紧密结合国家现行火灾自动报警系统设计规范 ,全面系统地介绍了消防工程设计、防火审核和系统管理人员应掌握的智能建筑火灾监控系统基础知识和各种实用的技术措施。
数据中心是企业信息化、数据化建设的核心,是企业用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息,是企业竞争的资产。数据机房建设,涉及到机房土建建设、装修以及动力、照明、空调、新风、机柜、布线、接地、防雷、消防、门禁、网络及服务器资源和机房监控系统。
智慧城市建设是贯彻党中央、国务院关于创新驱动发展、推动新型城镇化、全面建成小康社会的重要举措,为加强现代科学技术在城市规划、建设、管理和运行中的综合应用。
大数据打脸性别偏见 这种理论在发展中提出了性别本身是流动的,男性和女性所表现出来的特征也并非完全稳定,每个男性个体和女性个体都是千差万别、千姿百态的。 因为界限并不存在,所以“越界”也就失去了标准。
21世纪,人工智能刚刚崛起,就有人做起“计划经济”的大梦,真是可悲。市场太容易被忽视,计划太容易被崇拜。对计划经济本质的批判,是市场主义者长期的工作。
目的 构建基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型。方法 采用横断面研究方法,收集2019年6月-2020年6月于重庆市7家医疗机构就诊的1498例肝硬化患者,依据是否发生肝性脑病分为肝性脑病组(n=285)与非肝性脑病组(n=1213)。随机抽取70%(1048例)患者的临床资料作为训练集构建预测模型,其余30%(450例)作为测试集进行内部验证。采用单因素logistic回归筛选输入指标,应用基于机器学习的logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost算法构建诊断预测模型,比较4种方法构建的模型对肝硬化相关肝性脑病的预测诊断价值。结果 Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型均提示,凝血酶原活动度(OR=0.933,95% CI 0.921~0.946)、年龄(OR=1.045,95% CI 1.029~1.061)、全血钠(OR=0.964,95% CI 0.928~1.000)及尿素氮(OR=1.063,95% CI 1.022~1.105)是肝性脑病的重要影响因素。Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型的灵敏度分别为0.843、0.904、0.759、0.892,特异度分别为0.785、0.695、0.717、0.706,AUC分别为0.875、0.883、0.767、0.847。结论 基于机器学习算法建立的肝硬化相关肝性脑病风险预测模型具有较高的诊断价值,其中Logistic回归模型和随机森林模型的诊断效能优于决策树模型和XGBoost模型。
智能建筑技术是一门多学科技术的结合,牵涉到建筑环境、设备和控制等多方面内容,其控制技术又是计算机技术、通信技术、自动控制技术的综合, 是一门较新的学科。智能建筑为人们提供了高效工作环境和理想舒适的生活环境,因此, 近年来发展很快。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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。
2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业,要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化,包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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