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有米科技2018全球移动互联网市场研究系列报告-柬埔寨篇

亚太地区发达经济体和新兴经济体之间的移动宽带普及率差异极大。亚太地区的移动宽带普及率在过去五年中翻了一番,估计到2020 年,亚太地区有63%的人将进入移动互联网。

  • 2021-04-28
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智能制造面面观

足船舶设计、建造、运营、维护、拆解全过程,强化系统思维,抓好顶层设计;正视差距,提升造船工业基础支撑能力;精心修炼,重构现代化造船模式,全面提升造船精益化水平

  • 2021-04-28
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智能制造:关注制造过程和被制造产品本身

那么到底什么是工业4.0?它将带给现代中国装备制造业界什么样的影响?在这样的情形下,当前的中国业界如何看待这些问题?应该做些什么?

  • 2021-04-28
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采油工程名词解释

当油田有底水时,由于油井生产在油层中造成的压力差,破坏了由于重力作用建立起来的油水平衡关系,使原来的油水界面在靠近井底处呈锥形升高的现象。 

  • 2021-04-27
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CLPA、贝加莱、雷赛智能、华龙讯达、思谋齐聚深圳,共话工业互联&;智能制造

智能制造与工业互联依然是业界的热门话题。国家亦指出,继续坚持智能制造主攻方向不动摇。加快推动制造业数字化、网络化、智能化转型步伐,需要在实际应用中不断解决问题中成长,并探索创新应用。

  • 2021-04-27
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智能制造必须澄清的观点-及路线分析

现在智能制造真是一团火热,国家也大量资金投入,但是,大家所讨论的各种实现—给我最大的感觉就是“似乎并没有超越今天我们自动化人干的事情”,当然了,大部分都是以前的柔性制造、两化融合时代就有的,而且这些都没实现,就扯什么智能制造—就像昨天Mcrazy跟我聊的,什么是智能制造我看大部分号称搞智能制造的也没搞清楚,或者讲的也不过是老酒用了个IT瓶子重新装了一下而已。

  • 2021-04-27
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工艺参数对AI-Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响

通过没置不同的层间停留时间、送丝速度和增材速度,划增材制造单道多层的直壁墙试样进行r金相、硬度和拉伸试验,在平行和垂直于增材2个方向上研究了工艺参数划A1 Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响.结果表明:在层间停留时间为60 s时,得到的微观组织最好。多为等轴晶;随送丝速度的增大,晶粒逐渐变大;随增材速度的增大,晶粒逐渐变小.送丝速度为3和4 m.mi。·时。硬度较高,当送丝速度为4 m。rain l和增材速度为50 Cnl·rain 1时。平行和垂直于增材2个方向上的抗拉强度和延伸率的差异最小,这时断VI表面有很多深浅形状不一的韧窝,接头具有较好的塑性,断裂方式为韧性断裂.冈此,A1 si合金CMT增材制造较优的工艺参数为为50 Cn]·min.

  • 2021-04-26
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面向AI算法的外观专利图像数据集

作为一种工业产权的外观专利在产业振兴中起着重要作用。外观专利采用的洛迦诺分类标准不支持图像分类,而 AI 算法直接在洛迦诺分类标准图像数据集并不能有效提升分类精度。因此,对外观专利审查员来说,外观专利的分类检索具有相当大的挑战。为此,本文提出先领域、再功能、后视觉的四级外观专利图像分类新标准,在此分类标准基础上构建了 Patent-MNIST 外观专利标准测试集。利用典型的 AI 算法来测试验证,结果表明,VGG19 等经典算法在 Patent-MNIST 数据集中的分类准确度比直接使用洛迦诺分类标准数据集有显著的性能提升。同时,在本文的分类标准数据集的基础上,还需要进一步地针对外观专利来改进算法。

  • 2021-04-26
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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