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炼化企业数字工厂智慧制造解决方案

随着新基建概念的提出,以互联网为核心的新一轮科技和产业变革将愈发深入,给人们的生产方式和生活方式带来变化与革新也更加革命性。世界石化工业的发展同样要走智能化之路,这既是产业发展规律使然,又是应对资源短缺、供需不平衡、生产成本提升及对产业一体化的迫切需求。近年来,我国石油和化学工业的发展也逐渐步入了转型升级与加速发展的轨道,“智能油田”、“智能钻井”、“智能管道”、“智能炼厂”、“智能化工厂”建设的大力推进,带来了生产装置规模大型化、高度自动化,智能化、信息化已成为必然趋势

  • 2021-02-14
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医疗垃圾解决方案

医疗垃圾属于危险废弃品,含有大量有害病原体、有毒有害的化学污染物及放射性污染 物等有害物质,因而具有极大的危险性,我国早已将其列为头号危险垃圾。针对医疗垃圾, 我国卫生部明确规定过,医院里的医疗垃圾必须封闭储存、定点存放、专人运输,医疗垃圾 必须进行焚烧处理,以确保杀菌和避免环境污染,不允许以任何形式回收和再利用。医疗垃 圾的处置及医疗、城建、环保、科研等多个部门,需要各个环节加强协作,加大监管。 以 RFID 技术结合 GPS 技术、GPRS 技术实现可视化医疗垃圾运输管理和实时定位为基 础的高速、高效的信息网络平台和 EDI 等为骨干技术的医疗垃圾 RFID 监控系统,将为环保 部门实现医疗垃圾处理过程的全程监管提供了基础的信息支持和保障。 医疗垃圾 RFID 跟踪处理系统实现整个医疗垃圾全程监管力度,提高医疗垃圾的信息管 理能力,最大限度地保障人民的生命健康安全

  • 2021-02-14
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华为“智慧城市”业务解决方案

“智慧城市”在广义上指城市信息化。即通过建设宽带多媒体信息网络、地理信息系统等基础设施平台,整合城市信息资源、建立电子政务、电子商务、劳动社会保险等信息化社区,逐步实现城市国民经济和社会的信息化,使城市在信息化时代的竞争中立于不败之地。将人与人之间的P2P通信扩展到了机器与机器之间的M2M通信;通信网+互联网 + 物联网构成了智慧城市的基础通信网络;并在通讯网络上迭加城市信息化应用。

  • 2021-02-14
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基于物联网的安全互联通信

如今,全面保护互联设备变得比以往更加重要,然而保障互联网安全并没有放之四海而皆准的方法。每种 嵌入式解决方案的需求各不相同,任何一种安全保护方案都无法抵御所有存在的漏洞。嵌入式开发人员需 要在具有竞争力的设计和其他优先选项(如开发成本和时间投入等)之间平衡取舍。本白皮书将研究保 障物联网通信安全的各种方法以及正确实施这些安全保障方法所面临的挑战。

  • 2021-02-14
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物联智能家居解决方案

智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起,提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比,智能家居不仅具有传统的居住功能,兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化,提供全方位的信息交互功能,甚至为各种能源费用节约资金。

  • 2021-02-14
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企业信息化-数字化和智能化工厂

实现工业化是我国现代化进程中艰巨的历史性任务。信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择。企业通过采用信息化的手段,围绕着生产过程的信息和知识对生产过程进行重组,将优秀的生产与操作经验、专有技术和知识提炼和融合到软件系统中去,极大的提高生产力,信息化是提高企业知识生产力最有效的工具,是未来企业发展的方向和趋势。

  • 2021-02-14
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基于工业互联网平台的装备制造 企业价值共创机理研究

基于工业互联网平台的视角,结合目前我国工业互联网平台在装备制造业中的运用,以价值共创理论为 出发点,分析了价值共创的前因、经过和结果,在二维度价值主张前因的基础上提出三维度价值主张模型,提 出 制 造资源需求方、制造资源提供方与工业互联网平台三者的价值共创过程模型,最 后,建立研究假设模型,运 用 实 证 分析的方法对模型进行验证,从而使其中的内在模式进一步显性化,逐步完善价值共创理论体系。

  • 2021-02-14
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基于云平台的飞行试验数据中心架构设计

飞行试验数据是航天发射和科研试验任务产生的重要信息资源,是航天事业长期发展的基础和动力源泉。近年来,航天任务日益频繁,测控发射和跟踪测量设备在部署数量、种类以及数据采集范围、类型、速率和数据处理能力上都不断提升,使得试验数据规模大幅增长。传统的“烟囱式”独立分散、缺乏容灾备份手段的数据存储与管理方式已不能适应当前任务发展要求,再加上缺乏高效的数据综合利用平台,使历史试验数据的潜在价值难以充分挖掘利用。为此,提出建设一种基于云平台的飞行试验数据中心(简称“数据中心”),以解决海量试验数据在长期存储管理和应用服务方面面临的现实问题。

  • 2021-02-14
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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。

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