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智慧景区大脑解决方案

智慧旅游”的推广,将提升游客在食、住、行、游、购、娱每个旅游消费环节中的附加值;旅游者在旅游前、旅游中、旅游后,都能够轻松地获取资讯、规划出行、预订票务、安排食宿、消费支出等极大改善旅游体验。

  • 2025-09-10
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中服云*全栈集团物联平台

中服云工业物联网平台集团版是专为大型集团企业打造的全栈式工业操作系统,聚焦破解多工厂、跨区域协同管理难题,通过 “总部统筹 + 工厂落地” 的分层设计,实现数据全链路贯通与业务高效协同.

  • 2025-09-09
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揭秘P、I、D参数:PID控制算法的关键要素与参数整定三大方法

在过程控制中,按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点;而且在理论上可以证明,对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象,PID控制器是一种最优控制。PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法,它的参数整定方式简便,结构改变灵活(PI、PD、…)。

  • 2025-09-09
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2025年大模型赋能下一代AI防火墙安全能力再升级白皮书

当前,生成式人工智能(GenAI)技术正在加速渗透到各行各业,大模型的爆发式发展给产业、 科研、商业乃至个人生活领域都带来巨大的创新空间。从网络安全的视角看,大模型的广泛应用 一方面在IT基础架构、应用和网络等层面增加了新的安全风险;同时,也能显著赋能安全体系, 提升安全检测、分析、响应的效率和效果,推动网络安全产业正式进入AI时代。

  • 2025-09-09
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标准PID控制-时域分析

PID(比例-积分-微分)控制器是一种工业控制中广泛应用的反馈控制算法。其核心思想是通过三个独立的控制分量对系统误差进行实时调整: 比例项(P):响应当前误差 积分项(I):消除历史误差累积 微分项(D):预测未来误差趋势

  • 2025-09-09
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德国关停核电前后保供应促消纳经验分析|《中国电力》

德国允许可控负荷参与平衡市场,可控负荷可直接参与系统实时平衡调节,大幅增加了电网调节资源。采用现货市场价格信号引导机组和负荷主动参与电网调节,有效促进新能源消纳。中国主要采用需求响应、有序用电等方式开展需求侧管理,尚未实现由调度机构对可控负荷直接控制,需求侧资源较少参与实时调度。采用调峰辅助服务市场的方式满足电网调节需求,部分现货试点地区通过现货市场满足电网调节需求。

  • 2025-09-09
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基于DRS与改进Autogram的风电齿轮箱复合故障特征提取

复合故障特征提取是分析风电齿轮箱故障根因的关键。提出基于离散随机分离(DRS)和改进Autogram的复合故障特征提取方法。基于DRS方法削弱振动信号周期性成分对微弱故障成分的影响,结合谱峭度与谱负熵设计一种新的特征量化指标,对最大重叠离散小波包变换与无偏自相关处理后的各窄带分量进行综合评价,以选择最优的滤波频带,精确地识别包含复合故障特征的信号分量。将所提方法应用于实际风电齿轮箱齿轮-轴承复合故障诊断中,能够有效提取出振动信号中的多个故障特征,具有较好的诊断效果。

  • 2025-09-09
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基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测|《中国电力》

为充分利用数据特征间的先验关系,提高风电场中长期发电功率预测精度,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)、风速差分拟合(DF)、粒子群优化算法(PSO)的中长期风功率预测模型。通过分析风力发电全过程,挖掘风功率影响因素及因素间的相互关联性,搭建GCN模型,分别拟合风速和功率利用效率,进一步结合基于DF的风速-功率计算模型计算风功率,模型的损失包含功率损失、风速损失和功率利用效率损失3个部分,采用粒子群优化算法为这3部分损失确定合适的权重。2个风电场的实际算例表明,该模型未来10天风功率预测的相对均方根误差分别为11.44%和13.09%,具有较高的预测精度。

  • 2025-09-09
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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。

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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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