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化工企业雨、污分流零排放解决方案

根据査定的数据并结合公司实情,本着“整体规化、分步实施、先易后难、先小后大,加大环保治理,从生产源头上彻底根治环境污染,实现雨、污分流,最终实现零排放”的原则,开展各项工作,达到治标治本,降低生产成本的目的。为此,我们特制定本套雨、污分流及零排放实施方案。

  • 2024-06-05
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欠平衡钻井技术及应用

欠平衡钻井是国际上 90 年代初再次兴起的提高勘探开发效益的钻井新技术。近几年我国来在油、气田勘探开发方面已进行了大量技术研究和现场试验,并取得了显著的成果。欠平衡钻井的相关理论和技术研究已经成为钻井工作者的一个研究热点。

  • 2024-06-05
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双碳目标下城市燃气发展的机遇和挑战

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  • 2024-06-04
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双碳目标和风、光创新发展

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  • 2024-06-04
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数据中心碳足迹白皮书

数据中心碳排放越来越受到全球关注。美国环境保护署(EPA)将数据中心作为美国能源消耗的主要源头之一。EPA 为政府数据中心设定的能效目标是:在2011 年实现 20%的碳足迹缩减。欧盟(EU)成员国也已经同意到 2012 年将他们的温室气体排放量相比1990 年降低 8%。有关各方也将更加敦促数据中心业主报告他们的碳排放情况。本白皮书将介绍一种用于评估数据中心碳足迹的简单办法——即一种基于网络的免费评估工具。该工具适用于对全球各数据中心进行碳足迹评估。

  • 2024-06-04
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数据中心碳中和技术要求和评估方法

本文件规定了数据中心碳中和基本要求、管理体系、碳中和核算评价方法、碳中和声明和碳中和评价流程等。 本文件适用于数据中心碳中和评价工作。

  • 2024-06-04
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数据中心碳核算指南

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  • 2024-06-04
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数据中心低碳等级评估案例集(2022)

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  • 2024-06-04
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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