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【深度研究】双碳目标下东北地区零碳乡村振兴发展模式探讨-以吉林省扶余市零碳乡村振兴产业融合示范区为例_李辉(OCR)

中国提出2060年实现碳中和的愿景,在世界面前展示了中国在全球气侯治理领域发挥引领作用的大国决心,为中国在瞬息万变的全球背景下实现经济增长奠定了基础。由“双碳”战略引发的能源结构性改革,将提升中国在新兴绿色经济领域的核心竞争力。

  • 2024-05-10
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华为流程体系及落地实施

分享的这份材料,主要介绍了华为公司的流程体系及落地实施方法,内容包括业务流程框架、流程管理的方法论、流程模块的梳理与建模、以及流程管理体系的运作组织视图等多个方面

  • 2024-06-05
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企业,要知道ERP项目实施的精髓

由于企业应用 ERP 的费用通常较高,加上 ERP 项目实施是一项会触及企业管理方方面面问题的工作,实施难度较大,也因此造成了目前 ERP 实施成功率较低的现状,所以企业界流传着“上 ERP 是找死,不上 ERP 是等死”的说法。为了达到合作双方预定的实施目标,同时最大程度地降低实施难度,保障企业的资金风险和 ERP 厂商的实施风险,北自所工作团队经过多年的摸索和实践,总结出一套适用于中国企业,尤其是制造业企业的实施方法,我们将按照实施工作进展的阶段,依次在文中进行论述和讲解,希望可以给计划实施 ERP 项目的企业管理者及从事 ERP 项目实施工作的同行们一些建议和经验分享。

  • 2023-12-07
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污水处理厂“碳中和”评价方法创建与案例分析

传统污水处理以能消能,不可持续。事实上,污水中有机物含有大量能量。若能将这部分能量回收而非去除,则可能反哺污水处理厂的运行能耗,继而减少 CO2 间接排放,甚至逼近“碳中和”目标。以物料平衡为基础,将水质与能量指标进行耦合,构建了能量平衡模型与分析函数,用以评价污水处理厂能量消耗与回收之间的平衡情况,继而探知污水处理厂实现“碳中和”的潜力。经实例污水处理厂实测数据验证分析,本研究所构建模型准确而实用。模型分析表明,我国污水处理厂因较低的进水有机物负荷,实施能量( CH4 ) 回收后虽不易达到“碳中和”目标,但是能量回收完全可以弥补一半以上的能量消耗,并使 CO2 间接排放量至少减少 50% 。

  • 2024-04-02
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大湾区工业上楼未来园区竞争力浅谈

目前,国家对“工业上楼”并没有统一的定义。按行业内的普遍认知,理论上只要是在一层以上,拥有电梯、吊装设备配套的厂房,都可以称为“工业上楼”。“工业上楼”就是不同于传统在低容积率园区的单层工厂中进行生产作业,转而在高密度园区的高层楼宇中进行企业的生产、组装、办公、研发、设计的新型工业载体发展模式。由于多层厂房已经在全国范围内被普遍接受及运用,我们现在所提及、讨论的“工业上楼”,其对象通常是指建筑总高在24米以上、100米以下,楼层层数在六层以上的高层工业厂房。

  • 2023-11-21
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国内汽车行业ESG研究报告2023

国内汽车行业ESG研究报告 2023,国内汽车行业ESG研究报告 2023,国内汽车行业ESG研究报告 2023,国内汽车行业ESG研究报告 2023

  • 2023-11-21
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生态产业园智慧化整体解决方案(66页PDF)

生态产业园智慧化整体解决方案(66页 PDF),生态产业园智慧化整体解决方案(66页 PDF),生态产业园智慧化整体解决方案(66页 PDF)

  • 2023-11-21
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数字工厂规划蓝图报告

围绕大制造领域工艺、计划、生产、物流、采购、质量六大核心专业,拉通产品开发、订单交付两大核心业务过程。覆盖并贯穿现场层、控制层、操作层、工厂管理层、企业管理层生态协同层。以装备、网络、流程、系统、数据、技术为核心进行数字化能力构建,实现从自动化、信息化向数字化、智能化的迈进

  • 2024-03-21
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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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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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