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汽车零部件行业智能工厂MES/MOM、SCADA整体解决方案

汽车零部件行业智能工厂MES/MOM、SCADA整体解决方案

  • 2023-12-29
  • 阅读530

一个详细的生产线仿真建模和分析案例

桌子生产案例,一张桌子由1个桌面(Top)和4条腿(a,b,c,d)组成。工艺流程如下图,

  • 2023-12-29
  • 阅读777

人工智能伦理治理研究报告(2023年)

中国信息通信研究院首次发布《人工智能伦理治理研究报告》蓝皮书。本报告在总结分析人工智能伦理治理相关特点的基础上,对人工智能生成内容、自动驾驶、智慧医疗三个典型应用场景的伦理风险进行分析,并结合国内外人工智能伦理治理实践,提出人工智能伦理治理的四点展望,以期为更加广泛深入的讨论提供参考。

  • 2023-12-28
  • 阅读2076

2021年能源经济预测与展望研究报告:碳中和背景下煤炭制氢的低碳发展

全球经济正处于绿色低碳转型期,近年来,我国提出了分别于 2030 年和 2060 年实现“碳达峰”和“碳中和”的目标。氢气是推动 全球经济绿色低碳转型和我国“碳中和”目标实现的潜在支撑,其将 为交通、电力、钢铁、建筑等行业低碳转型提供助力。为此,世界各 国积极出台氢能发展规划,推动氢能产业发展。

  • 2023-12-28
  • 阅读283
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  • 14页
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北京大学能源研究院:2022中国石化行业碳达峰碳减排路径研究报告

中国是世界第二大石油消费国和第一大石油进口国。石油是中 国社会经济发展的重要动力,但石油的生产和消费对生态环境 造成了严重破坏;同时,石油对外依存度上升也威胁着中国的 能源供应安全。

  • 2023-12-28
  • 阅读306
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  • 68页
  • pdf

北京大学能源研究院:2023湖南省电力行业碳达峰时间与路径研究报告

湖南省积极贯彻落实国家“双碳”战略目标,2022 年 10 月,省委省政府印发《湖 南省碳达峰实施方案》,全省碳达峰工作有序推进。电力行业是碳排放重点行业。2020 年中国二氧化碳排放总量 102 亿吨,其中电力部门(含供热)碳排放约为 44 亿吨,占 总排放量的 43%。虽然除电力部门外的其他碳排放重点部门,如工业部门、建筑部门、 交通部门正在积极推动节能提效和电气化替代,但脱碳进度较大的依赖于电力系统的清 洁化程度,存有较大不确定性。

  • 2023-12-28
  • 阅读297
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  • 58页
  • pdf

智慧交通项目方案

以合理组织交通流,完善交通信息化管理系统,改善交通出行环境为基础,提高路网通行能力,减少交通拥堵、交通事故,实现交通管理的科学化、智能化和高效率,提升交通信息服务水平,方便公众出行,实现多部门交通信息共享,最终实现XX市有序、安全、畅通、经济、环保的城市道路交通网络体系

  • 2023-12-28
  • 阅读294

数字孪生机场解决方案

通过GIS、BIM、三维仿真等多种技术,实现机场室内、室外、地表、地下的全方位建模,及对机场实时状态在虚拟空间进行表达,完成机场的全面物理仿真.

  • 2023-12-28
  • 阅读294
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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当前,全球正面临自然生态系统加速退化带来的深远社会经济影响。世界经济论坛《2026年全球风险报告》将“生物多样性丧失和生态系统崩溃”列为未来十年仅次于极端天气事件的第二大严峻风险。据世界经济论坛估算,全球超过一半的GDP(约58万亿美元)将因自然损失面临中度至高度风险。生物多样性是自然资本存量的核心构成要素,也是生态系统服务持续供给的根本基础。作为连接自然系统与社会经济活动的关键纽带,生物多样性正加速演变为全球经济治理的核心议题。

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