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基于卫星物联网的水利工程巡检系统设计

采用基于 GIS 技术的巡检方法、 基于移动互联网的巡检系统存在人员任务完成率不高、 设备故障率 统计结果不精准问题, 导致巡检效果较差。 为了解决这两个问题, 提出了基于卫星物联网的水利工程巡检系统 设计。 使用 RFID 读卡器识别相似信息, 通过调制器解调数据, 保证读卡器内部信息交互, 改善人员任务完成率 不高问题。 全球定位系统可将数据转换成所需坐标, 定位故障位置, 解决设备故障率统计结果不精准问题。 设 计水流量传感器, 确定水流量。 使用黏度测量传感器, 确定待检测液体黏度值, 即摩擦力大小。 结合防碰撞算 法, 设计训练流程。 由实验结果可知, 该系统工作人员任务最高完成率为 98% , 故障检测精准度与实际情况相 差 2% , 具有良好巡检效果, 可为水利工程稳定运行提供设备支持。

  • 2021-04-19
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何伊慧:南方电网新型电力系统规划建设的量化评估与分析

双碳目标和新能源发电的快速发展是新型电力系统的标志。高比例可再生能源和高比例电力电子装备使新型电力系统在动态特性、电力平衡与调度运行方式上展现出新特征和新挑战,也推动了数字电网技术与应用的提速。从新型电力系统内涵、特征和发展要求出发,兼顾资源禀赋差异与跨区域电能互济贡献,提出了新型电力系统建设的评价指标集。对南方电网2025、2030年进行系统时序生产模拟和新型电力系统指标的量化计算。在此基础上对南方电网新型电力系统规划建设进行了评估分析。

  • 2024-12-03
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人工智能知识工程指南

2024年政府工作报告明确提出,要“深化大数据、人工智能等研发应用,开展'人工智能+’行动”,随着“人工智能+”行动的持续推进,如何通过大数据、人工智能技术赋能数智化建设是各方关注的重点问题。数智化的核心是从数据中提炼出有价值的知识,构筑智能算法及模型,并将其赋能于机构业务、管理过程中的关键环节,实现降本增效及业务创新。作为连接“数据”和“智能”的桥梁,知识是机构员工决策、行动和创新的重要依据,同时也为大型等智能算法的开发应用提供了高质量的训练和推理资源,是大型在垂直领域应用落地的关键要素之一。

  • 2025-07-17
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中国汽车十大技术趋势(2023)

近日,中国汽车工程学会发布CSAE汽车科技预见研究成果——“2023年度中国汽车十大技术趋势”。

  • 2023-01-27
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关于未来智慧城市中大数据存储的思考

关于未来智慧城市中大数据存储的思考

  • 2021-09-18
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互联网+_智能供热系统在集中供热中的研究与应用

在工业物联网时代,“互联网+”技术的引进有助于从系统工程层面提升集中供热系统的生产、运行、管理和服务水平。为集中供热领域提出一套“互联网+”智能供热系统,将集中供热物理系统和信息系统深度融合,形成“数字孪生”新型应用模式。以“热源—热网—热力站—用户热力输送”为主线,采用B/S架构,形成由数据感知层、数据采集层、数据访问层、业务逻辑层、表示层与终端访问层组成的智能供热系统。在某源网一体基层热电企业实现了“互联网+”智能供热平台示范建设应用,建设了全网水力平衡分析、源网一体化协同调度、能耗统计与分析、经营收费管理、客户服务管理等子系统模块,在供热指标能耗降低、经营成本节约、工作效率提高和服务质量提升方面取得了显著成效。

  • 2021-04-20
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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法_葛少云

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性,且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题,文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端(P2P)能量交易方法。首先,以智能建筑作为终端负荷载体,提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型,并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次,分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了P2P交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系,完善了对P2P交易各环节博弈关系的分析。最后,通过构建实际算例,分析了终端用能特性对微网经济调度及P2P交易的影响,同时结合具体指标量化分析了P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益,并分析了P2P交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-19
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面向城市级客户端的云平台架构设计

本文通过分析目前城市无线客户端的现状,根据云平台的基本需求,从总体架构、业务流程、系统部署等几个方面给出面向城市级客户端的云平台设计思路,构建涵盖生活、资讯、政务、经济、文明实践等多种服务一体化的城市级 APP 平台。

  • 2021-04-25
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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