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智能建造解决方案

互联网时代,数字化催生着各个行业的变革与创新,建筑行业也不例外智能建造是解决建筑行业低效率、高污染、高能耗的有效途径之一;智能建造涵盖建设工程的设计、生产和施工三个阶段,借助物联网、大数据、BIM等先进的信息技术,实现全产业链数据集成,为全生命周期管理提供支持

  • 2024-04-15
  • 阅读756

大数据、物联网技术在智慧油田建设中的应用

智慧油田是在数字油田的基础上,以智能科学和物联网技术为基础而构建的新一代信息系统架构及智能决策平台,其目的是降低成本,安全、环保地提升油气产量,实现勘探开发、油气生产、资产管理、流程再造等环节的科学化、透明化及智能化。目前,石油石化行业的信息化建设不断突破创新,涉及石油勘探、储运、数据管理等不同层面,随着技术和理念的进步,实现数据共享,挖掘数据价值,助力企业决策,突围“信息孤岛”,逐渐上升为各石油石化企业乃至整个行业的战略问题

  • 2024-02-21
  • 阅读912
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美国航空公司的碳中和实践及其效果研究

节能减排不仅有利于环境,还有助于提升企业形象,带动企业的长期可持续发展。无论从经济角度还是环保角度,航空公司采用碳中和的做法都是有效的。本文通过分析美国主要航空公司在碳中和方面的创新实践和案例,为我国航空公司打造“绿色环保”形象提供借鉴启示。

  • 2024-04-29
  • 阅读748
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可持续发展的绿色生态大数据产业园区研究

打造全新绿色生态大数据产业园区是建设新型数字基础设施的重要举措之一。以中国联通互联网应用创新基地为例,对园区生态规划、建筑节能减排技术进行实证研究分析,提出在双碳战略指引下、在工艺要求基础上,适合数据中心园区“绿色生态”建设的策略和措施,助力绿色生态大数据产业园区的建设推广。

  • 2023-10-07
  • 阅读778
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【深度研究】零碳乡村建设障碍问题及路径选择

“十三五”时期是我国实现控制温室气体排放行动目标的关键时期。党的十九大报告要求推进绿色发展,建立健全绿色低碳循环发展的经济体系,倡导简约适度、绿色低碳的生活方式。《“十三五”控制温室气体排放工作方案》提出要开展近零碳城镇示范项目建设,零碳发展由此成为新时期生态文明建设的核心目标之一。

  • 2024-05-10
  • 阅读722
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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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城镇水务系统碳核算与减碳降碳规划方法

着我国《城乡建设领域碳达峰实施方案》的发布,城镇水务系统也将成为减碳/降碳的阵地之一。然而,城镇水务系统一方面面临扩容增量、支撑配套城镇化发展的重任,另一方面则面临减碳/降碳窗口期短、任务重的现状

  • 2024-05-10
  • 阅读731
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蓝色水工厂框架与技术

前的环境压力下,循环经济得到快速发展,而强调纳入生态循环的蓝色发展则突显人类回归自然的属性。传统污水处理虽然是人类排泄物的“清道夫”,但自身高能耗、高物耗且不回收其中的价值资源,使其处于一种“不得不前行,而又很难可持续”的尴尬境地

  • 2024-05-10
  • 阅读823
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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