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影响油井检泵周期的因素分析与改进对策

井的检泵是指因油井管、杆、泵及某些地层问题导致油井产量下降而必须采取的一项作业措施。影响油田开发的效果。因此,必须经常不断地分析影响油井检泵周期的因素,并采取对策予以消除,最大限度地延长油井的免修期,以提高油井的利用率和采油时率,降低采油成本,提高油田开发的经济效益。

  • 2021-04-17
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【商汤科技&中国信通院】2023大模型可信赖研究报告

本报告重点针对产业界大模型可信赖实践开展研究。首先,重点梳理了大模型发展现状,点明大模型的风险来源。其次,从大模型涉及的关键要素和可信维度出发,全面分析大模型面临的各项风险并进行整理归纳,形成大模型风险全景视图。再次,针对大模型在框架、数据、模型和生成内容等层面的风险,系统梳理了产业界保障大模型可信赖的关键举措。最后,本报告指出了当前大模型可信赖发展面临的问题及挑战,从多个维度提出了参考建议

  • 2024-04-15
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中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望

中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望

  • 2021-03-30
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2024年中国AI基础数据服务研究报告

近年来,Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色,大模型背后的Scaling Law(规模定律)进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系,强化了数据在提升AI表现中的关键作用。AI基础数据服务可加速高质量数据的获取与标注,推动AI算法的创新与持续优化,是AI产业发展的重要支撑。基于对数据服务专业厂商、云厂商、大模型研发厂商、智能驾驶研发厂商等中国AI基础数据服务市场的供需两侧企业调研,结合艾瑞对中国人工智能市场整体及AI基础数据服务市场的发展判断,艾瑞推算2023年中国AI基础数据服务市场规模为45亿元。预计到2028年,中国AI基础数据服务市场规模将达170亿元,未来五年的复合增长率为30.4%。

  • 2024-07-17
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工业互联网时代低压电器行业的创新与发展

从行业企业运营状况、新技术与新产品发展、智能制造、工业互联网行业应用等方面入手,深度剖析将对行业转型与创新发展产生重大影响的新模式、新技术、新产品、新应用场景等,归纳与梳理现阶段行业发展的特点与瓶颈,进一步提出低压电器行业未来发展的系列思考与建议。

  • 2021-04-26
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AI智慧建筑研究

以当今全球第四次科技革命为宏观背景,以中国人工智能和建筑业国家战略为重要依据,综合基础理 论、行业特色、产业化多维视角,提出“AI + 智慧建筑”、“AI 建筑”、“智慧建筑 + AI”概念和产业链模型,提出采用产 业链模型指导产业规划的方法。 依据产业发展现状和未来 3 ~ 5 年发展趋势,总结提炼出 AI + 智慧建筑 28 个核心 应用场景,重点介绍了建筑物故障诊断预测与健康管理和基于深度学习的智能视频分析理解。 最后,对未来“AI + 智慧建筑”的核心技术依赖进行剖析,给出产业重点发展方向建议。

  • 2021-06-27
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总装车间电动车检测整体解决方案

近几年在国家及地方政府的政策支持下,我国新能源汽车实现了产业化和规模化的飞跃式发展。由于电动汽车具有高电压、大电流的动力回路,因此在考虑电动汽车给我们带来环保效益的同时,其安全问题不容忽视。GB7258-2017《机动车运行安全技术条件》中,进一步规范纯电动汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车等新能源汽车行业发展、保证运行安全出发,增加了新能源汽车的特殊要求。工信部已发布第39号令《新能源汽车生产企业及产品准入管理规定》,其完善了生产企业准入条件,并对新能源汽车动力系统、驱动系统、制动回馈功能测试能力,电池系统、驱动系统电气性能与安全等BV专项检测项目提出了更高要求。

  • 2021-04-15
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立体TOD城市设计模式探究及数字化研究展望_——以城市轨道中心型站点为例

当前我国大城市呈现高度集聚性及立体化的发展趋势,传统的 TOD 理论不能完整诠释中国大城市的 TOD 发展模式。在智慧城市及城市高度集聚发展的背景下,通过研究城市立体化发展理论基础及实际项目,提出城市中心型轨道站点核心区立体TOD(3D TOD)城市设计模式,根据站点核心区土地利用及城市功能特征,总结出“商务+商业、商业+公共枢纽、商务+公共枢纽、会展+商务、商业+教育、商业+历史街区”六种中心型站点立体 TOD 模式的发展类型,构建站点核心区智能化立体 TOD 城市设计方法技术框架,研究城市轨道中心型站点核心区立体集聚发展的机制,优化 TOD 理论,为智能化城市设计提供参考。

  • 2021-04-25
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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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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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