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【模板】绿色工厂基本要求第三方评价表

绿色工厂应依法设立,在建设和生产过程中应遵守有关法律、法规、政策和标准。绿色工厂应依法设立,在建设和生产过程中应遵守有关法律、法规、政策和标准。

  • 2024-04-12
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【模板】绿色工厂第三方评价报告

主要介绍绿色工厂评价的目的、范围及准则,受评价方的基本情况(基本信息、发展现状、工艺产品、生产经营状况以及在绿色发展方面开展的重点工作及取得的成绩)等。

  • 2024-04-12
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算力大时代,AI算力产业链全景梳理-中信建投-2023.6.14-99页

生成式 AI 取得突破,我们对生成式 AI 带来的算力需求做了上下游梳理,并做了交叉验证,可以看到以 ChatGPT 为代表的大模型训练和推理端均需要强大的算力支撑,产业链共振明显,产业链放量顺序为:先进制程制造->以 Chiplet 为代表的2.5D/3D 封装、HBM->AI 芯片->板卡组装->交换机->光模块->液冷->AI 服务器->IDC 出租运维。综合来看,大模型仍处于混战阶段,应用处于渗透率早期,AI 板块中算力需求增长的确定性较高,在未来两年时间内,算力板块都将处于高景气度阶段,重点推荐 AI 算力产业链各环节相关公司。

  • 2023-07-07
  • 阅读1111
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  • 99页
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切换拓扑下的多智能体协同控制系统研究

切换拓扑下的多智能体协同控制系统研究成果

  • 2022-06-20
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  • 116页
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2023 年可持续发展(ESG)报告-三一重工

复兴的中国梦,二是第四次工业革命叠加第三次能源革命带来的“超级技术窗口”。在这样一个变革与机遇并存的时代,我们立足于历史的新起点,与时俱进升级了“三化”战略,不断巩固和推进全球化、数智化、低碳化领域的转型步伐,积极应对外部环境的变化,持续落实好联合国可持续发展目标与中国“碳达峰、碳中和”承诺,努力实现绿色永续发展,展现出公司的韧性与创新力

  • 2024-12-24
  • 阅读1106
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考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法

提出考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法。考虑新能源出力及孤岛微网储能系统的容量,基于储能设备的输出功率,计算储能配置优化参数,并建立目标优化函数,计算多目标优化函数适应度值,由此求得最优配置方案。实验结果表明:所提方法有利于提高孤岛微网系统的能源利用效率,保证供电稳定性。

  • 2025-02-21
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  • 18页
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互联网时代中华元素的数字化艺术传播研究

研究的主要创新点:首先,对中华元素概念界定进行了一定的发展,认为必要的文 化筛选是中华元素能够适应现代创新转化和在跨文化传播中构建国家形象的关键。其 次,首次对中华元素的数字化艺术转译进行系统的研究,从凝练的符号语言表达;沉浸 式体验中的文脉传承等五个方面详细论述了数字化艺术转译的原则和策略,这是数字化 艺术传播成功与否的关键。再次,首次提出以“可沟通”的传播语言来实现海外传播中 的文化鸿沟的弥合。又次,提出以纵向型的“内驱型受众”和“培育型受众”对受众分 类,结合横向型的本土和海外受众分类进行精准化传播,并要利用互联网的网状节点优 势,构建自发成长型的传播结构。最后,首次立足于互联网更高的发展阶段,对中华元 素的数字化艺术传播的理论研究进行系统论述。这既是对此处研究严重不足的一次补 充,也是在努力解决在面临互联网快速发展下的机遇和挑战——优秀的中华传统文化该 如何抓住机遇,并借助数字化艺术进行高效、高质地传播,同时能够拥有健康、良性的 可持续发展。

  • 2021-06-27
  • 阅读1104
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中国智能制造发展研究

中国智能制造发展研究

  • 2022-12-02
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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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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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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