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大数据驱动的钢铁智造实践

描述性分析(DescriptiveAnalytics),即根据历史数据进行统计归纳,可以实现现象的准确描述。这属于大数据分析的第一阶段,大多应用于消费互联网。 预测性分析(PredictiveAnalytics),在数据中发现规律、形成洞察,就能够更加接近客观真 预测性分析( y ), 数据中发现规律 形成洞 ,就 够更加接 真相。 指导性分析(PrescriptiveAnalytics)。对于很多决策者来说,相对于描述过去的事实和预测可能的规律,更重要的是如何在多变、不确定、动荡的当下作出正确的决策。

  • 2024-02-21
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碳中和运行的国际先驱奥地利Strass污水厂案例剖析

碳中和运行是未来污水处理的一种国际趋势。奥地利斯特拉斯( Strass) 污水处理厂以主流传统工艺( AB 法) 与侧流现代工艺( 厌氧氨氧化) 相结合方式实现剩余污泥产量最大化,在2005 年通过厌氧消化产甲烷并热电联产实现了 108% 的能源自给率,完全达到碳中和运行目标。目前,该厂利用剩余污泥与厂外厨余垃圾厌氧共消化,使得能源自给率高达 200% ,不仅实现能源自给自足,而且还有一半所产生的能量可以向厂外供应,已成为名副其实的“能源工厂”。在介绍该厂工艺流程的基础上,重点剖析其剩余污泥产生、厌氧转化生物气并热电联产供热、供电方面的作法与经验。

  • 2024-04-01
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2024年中国AR产业发展洞察研究

洞悉2024年中国AR产业发展现状及未来趋势。总结产业链上游技术发展路径,构建竞争力评估模型对中游终端硬件设备厂商综合实力进行横向比较,分析产业链下游企业级和消费级场景商业变现潜力。最终结合产业发展挑战和趋势,探索中国AR产业的未来发展路径。

  • 2024-02-06
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2023氢能专精特新大赛投融资分析报告-国家能源集团&中国氢能联盟-2023.11-38页

在国家能源主管部门、国务院国资委科创局、商务部投资促进事务局、中国科协企业创新服务中心指导下,由国家能源集团和中国氢能联盟主办,联合新华网、创业黑马等成功举办“2023 氢能专精特新创业大赛”。大赛获得地方政府、行业骨干企业和投资机构的广泛关注,吸引 15 个地市氢能产业园区、12 家区域氢能组织和 30 余家投资机构参与支持, 150 余家优质企业和项目报名,为激发氢能市场主体创新创业活力打造行业示范标杆。

  • 2024-02-06
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园区建设施工阶段碳中和实施方案研究---绿色与节能

建设施工阶段温室气体排放作为建筑全生命周期温室气体排放的重要组成部分,总量相对较小却具有高强度和集中排放的特点。园区建设作为建筑领域的重要分支,几乎没有针对其建设施工过程开展的碳中和研究。文章通过研究国内外相关文献、标准及指南,提出了园区建设施工阶段碳中和实施方案,对实现园区建设施工阶段碳中和做出前瞻性探索。

  • 2024-04-07
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制造业投资东盟首选哪些国家?-北大汇丰-2024.1-31页

本报告综合评估影响企业直接投资决策的要素市场发展水平、经济环境和社会环境等主要因素,多维度比较各国在制造业投资环境的优势和劣势。新加坡在要素市场、经济和社会环境整体领先。

  • 2024-04-07
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中国智慧应急现状与发展报告-腾讯研究院-2022-61页

中国智慧应急现状与发展报告-腾讯研究院-2022-61页,中国智慧应急现状与发展报告-腾讯研究院-2022-61页,中国智慧应急现状与发展报告-腾讯研究院-2022-61页

  • 2024-04-11
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2023年中国进出口贸易的研究报告

本文主要介绍了中国进出口贸易所面临的挑战与机遇,以及其在全球经济中的地位和贡献。文章分析了中国凭借坚实的产业基础、庞大的市场潜力和“一带一路”倡议等国际合作机遇,展现了进出口贸易的独特竞争优势和光明前景。同时,文章也强调了优化出口结构、拓展进口市场、加强供应链风险管理和推动贸易便利化等发展策略与建议,以应对贸易中的挑战并实现可持续发展。 此外,文章还总结了中国进出口贸易在规模扩大、结构优化以及风险挑战等方面的现状,并指出中国政府和企业已采取一系列措施来保持贸易的稳健发展。最后,文章展望了中国贸易发展的前景和策略,包括深化贸易伙伴多元化、推动贸易创新、提升服务贸易竞争力等方向,旨在为中国贸易的可持续发展提供有力支撑,确保国家经济在全球化的大背景下保持稳健增长。 通过本文的阅读,读者可以对中国进出口贸易的现状和未来走向有更全面、深入的认识,了解中国在全球经济中的角色和地位,以及贸易对国内外经济的影响和贡献。

  • 2024-03-09
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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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