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建筑企业的数字化转型路径(35页 PPT)

为工程人提供专业智能的BIM建模与深化、进度计划编制与管控、项目多岗协同的工具, 提高工作效率、提升中标率、缩短工期节约 成本, 用科学手段保障工程成功。

  • 2025-05-27
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建筑云赋能建筑企业数字化转型升级(28页)

中建三局是世界500强企业上市公司-中国建筑重要子公司,是具有多功能、集团化经营的国有大型建筑安装骨干企业 2017年,主营业务收入超过1700亿元。企业综合实力多年排名中国建筑工程局系统第一名

  • 2025-05-27
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金融行业数字化营销应用解决方案(34页PPT 精品)

模式1. 直接用户触达构建自有触点,存量用户增长及运营为主。模式2. 通过用户的生命周期及成熟度进行用于运营,增强客户黏性,及兴趣度,刺激转化和老带新。

  • 2025-05-27
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交通信号统一管控优化平台(19页PPT)

交警用户的需求 1. 信控系统之间实现协调控制 2. 信控系统能融合多源数据 3. 与各类交通大数据平台互通 4. 充分利用第三方数据 5. 可跨平台勤务管理 6. 信号设备扩容与运维便捷性

  • 2025-05-27
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
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动车组故障|基于数字孪生的动车组故障预测

目前,我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修,该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来,故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)系统在动车组领域被广泛研究与应用,现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点,但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时,监测参数可能出现不同程度的波动,而固定阈值可能无法很好地适应变化,并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律;基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理,利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂,涉及多种因素的相互作用,并且对于不同类型的设备,需要针对不同机理进行调整和优化。因此,在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段,增强故障预测的准确性和可靠性。

  • 2025-05-26
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理解自动化术语:PLC、PAC、RTU、DCS和SCADA

这些术语—— PLC、PAC、RTU、DCS、SCADA——都是什么?它们为何对工业机器人与自动化如此重要?让我们深入了解这些关键组件的作用,以及它们如何共同构建起一个完整的自动化系统。

  • 2025-05-26
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清华大学李可昀等|输变电工程关键电力设备与材料碳排放核算方法

本文以输变电工程为研究对象,梳理汇总了其碳排放核算过程中的重要设备与材料,构建了对应的碳排放核算方法论和模型,并代入某特高压直流输变电工程的数据对模型进行了实际应用验证。此外,本文提出的活动量获取方法不仅适用于计算高电压等级的输变电工程的碳排放,也可为地下电缆工程等中低压配电网工程碳排放的碳评估提供参考。

  • 2025-05-26
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竞争对手分析

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

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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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