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OMDIA:AI科技对PC产业的影响2024

AI技術對PC產業的影響 : (1) 透過自然語言(輸入階段)和生成式AI技術(輸出階段)來節省傳統文件與影片製作時間。 (2) 整合後端作業流程, 提供即時雙向互動模式。 (3) PC週邊設備的需求將從鍵盤,滑鼠轉向觸控,主動筆,與鏡頭。 (4) 虛擬助理應用軟體(聊天機器人)將成為雲端服務(伺服器)和終端設備(客戶端)之間的新使用者介面。 (5) 當AI技術改變輸入與輸出方式時, 將推動折疊, 穿戴裝置的需求。

  • 2025-01-23
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市场环境下灵活性资源虚拟电厂聚合调控关键技术综述

灵活性资源技术快速发展、数量与日俱增,为提升电力系统灵活性和经济效益提供了巨大潜力。虚拟电厂通过对海量异构灵活性资源协调管理和聚合调控,为支撑海量异构分散式资源参与电力市场交易提供了有效手段。针对电力市场环境下虚拟电厂中多元海量异构灵活性资源的难以高效管控、不同运营主体之间存在效益冲突、能量和辅助服务之间具有耦合关系等问题,对电力市场环境下灵活性资源虚拟电厂全链路运营过程中面临的技术挑战、当前研究进展和未来攻关方向进行了分析和总结。从灵活性资源虚拟电厂的聚合建模、竞标报价、运行控制3方面展开分析,对相关主流技术方法的模型特征、关联关系和适用场景进行了系统性归纳,以此全面认识电力市场环境下灵活性资源虚拟电厂涉及的关键科学问题、核心理论方法和主流技术方案等,为灵活性资源虚拟电厂的未来研究方向和技术发展提供建议。

  • 2025-01-23
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基于小波变换检测信号奇异性的多厂站信息同步方案

厂站不同装置的录波文件受同步信号丢失以及通信通道损坏的影响,存在录波文件不同步的问题。然而,电力系统的各种纵联差动保护和距离保护等主保护,以及合并单元、相量测量单元和用于故障分析的录波器等二次设备均对信息同步要求严格。针对这一问题,提出了基于突变量检测算法的厂站不同装置录波文件的自同步方案。首先,考虑到传统Mallat小波算法存在高频信号丢失以及边界效应等问题,影响突变点检测的准确性,提出一种相邻窗互补算法以及数据窗选取优化策略,有效解决了传统小波变换所存在的问题。然后,提出了基于改进Mallat小波算法的厂站信息同步方案。最后,利用现场实际录波数据分析验证了所提改进算法以及信息同步方案的可行性和优势。

  • 2025-01-23
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考虑新能源多重相关性的柔性配电网分布鲁棒优化策略

高比例分布式新能源与全控型柔性电力电子元器件的大量接入,给传统配电网带来更多清洁电能与调控选择的同时,其出力的时空分布不均衡性与海量器件调节的复杂性,亦使得配电网的运行面临严峻挑战。对此,提出了一种考虑新能源多重相关性的柔性配电网分布鲁棒优化策略。首先,以配电网有功损耗与电压偏移最小为目标,推导并构建含多种源网荷协同调控措施的柔性配电网最优潮流模型。然后,计及新能源在时间空间与功率维度上的多重相关性,建立了基于数据驱动的柔性配电网两阶段分布鲁棒优化模型,采用1-范数与∞-范数进行源荷不确定性集合描述,并采用二阶锥将其线性化与凸松弛。最后,采用列与约束生成算法对该模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例进行仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性。

  • 2025-01-23
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灯塔工厂:三一集团灯塔工厂建设案例分享

万亿级海量市场,国内外竞争激烈:工程机械行业市场规模庞大,国内外竞争激烈,企业需不断提升自身竞争力。行业具有周期性波动特征:销售额下滑严重,企业需应对市场波动带来的挑战。4万亿投资硬着陆,工程机械行业不景气:宏观经济环境不佳,导致行业整体需求下降。

  • 2025-01-23
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智慧工厂erp,mes解决方案

数采团队在各项目的实践中,凭借对生产工艺,设备状态,系统功能等方面的深刻理解,逐渐建立起了一套科学、完整的工业设备物模型设计体系, 目前已经为数百种设备进行了物模型的创建,并应用到实际的生产中,为赋能数字化智慧工厂提供了深厚的基石。

  • 2025-01-23
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OBE人脸识别与轨迹综合管理解决方案(32页 PPT)

自主ISP优化,提高逆光场景下设备一次识别成功率; ToF检测,精准距离识别,降低误识,提升防干扰能力; 多接口支持,韦根、RS485、继电器等; 高扩展性,支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。

  • 2025-01-22
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MiR自主移动机器人(朱煜辰):MiR-AMR赋能制造业

MiR自主移动机器人(朱煜辰):MiR-AMR赋能制造业,MiR自主移动机器人(朱煜辰):MiR-AMR赋能制造业

  • 2025-01-22
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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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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