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基于PLC的污水处理系统的设计

世界任何国家的经济发展,都会推进社会进步、促进工农业生产能力,使人民生活得到进步改善,但是也随之带来不同程序的环境污染。污水也是造成环境污染的来源之一。 这个污染源的出现引起了世界各国政府的关注,治理水污染环境的课题被列入世界环保组织的工作日程。

  • 2021-04-23
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能源互联网中大数据技术思考

能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点,作为核心技术之一的大数据,将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果,阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性,进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上,梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域,提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后,总结了能源互联网中大数据的研究现状,指出需多方通力合作,才能稳步推进。

  • 2021-04-21
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基于NodeMCU智能语音交互家居系统设计

针对传统家居家电设备很难直接与市场上的语音助手结合,同时高技术产品价格很难惠民,智能家居控制系统因 设计成本过高很难实现普及的现象,本文提出将树莓派和 NodeMCU 开发板联合开发一款性价比极高的智能语音交互家居 系统。设计使用树莓派 4B+在 Linux 系统下运行百度云平台提供的 SDK 加上麦克风阵列和 CSI 摄像头实现语音识别、语音 合成和人脸识别等功能。利用 Python serial 库实现与 Arduino 串口通信,树莓派将语音识别到的指令下发至 Arduino,从而 实现人与硬件设备语音交互。NodeMCU 通过内置 ESP8266 芯片使用 Arduino IDE 编译将传感器采集到的数据通过 TCP 协 议与物联网云平台连接,实现数据的远程存储,家庭环境信息的远程观测和远程控制。运行结果显示,实现家居环境数据 无线传输与语音交互的功能要求,设计成本低廉,功能强大且扩展方便。本系统实现了多平台交互,提高了多任务并行处 理能力。

  • 2021-06-18
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基于智能解译的高分辨率遥感影像几何定位精度提升方法研究

基于智能解译的高分辨率遥感影像几何定位精度提升方法研究

  • 2022-05-12
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浅析90后与人工智能的交互共处

浅析90后与人工智能的交互共处浅析90后与人工智能的交互共处

  • 2021-09-24
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基于胜任力模型的富士康集团自动化研发工程师人才测评研究

随着工业 4.0 在全球演进,富士康作为全球最大的工业制造企业,顺应趋势,积极发展智能制造技术。针对智能制造核心人才自动化研发工程师的人力资源管理,提出了更高的要求。人才的精准测评,是人才管理活动的基础,正确识人,才能做到人岗匹配,发挥人才的最大效能。目前集团在人才测评方面,主要侧重于对知识、能力和绩效的评估,已经明显无法适应转型升级背景下对知识型员工的管理要求,故需要针对自动化研发工程师岗位开发人才测评方案。

  • 2021-07-01
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基于matlab大数据技术的油田压裂井产能预测模型

技术多元线性回归,在 Tall 数组框架的基础上,建立了优化后的压力井产能预测模型;将该模型运用于 压裂井产能预测,并开展了预测模型的准确度分析,通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性,预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明,利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能,且实现过程较简单,实用,突破了预测模型的传统模式,易于现场应用,该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。

  • 2021-06-21
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软件定义汽车技术体系的研究

当今,智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向,汽车技术与工程核心逐渐从传统硬件层面转移到软件层面,软件定义汽车成为未来汽车发展的重要趋势。本文中通过对比分析传统汽车与软件定义汽车,提出软件定义汽车整车开发、整车物理结构和整车信息结构,以及技术体系

  • 2021-06-18
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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