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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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数据治理方案

数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。 数据的质量直接影响着数据的价值,并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。我们常说,用数据说话,用数据支撑决策管理,但低质量的数据、甚至存在错误的数据,必然会"说假话"。

  • 2024-03-11
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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
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智能视频分析技术在智慧工地安全监管中的应用研究_吕基平

传统监控视频中,建筑工地目标多、分布散,传统人工安全管理方式无法实现完全覆盖和及时发现,大部分视频监控影像仅作为事后追溯取证使用,无法对人的不安全行为、物的不安全状态进行主动识别预警。

  • 2023-02-03
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改进SSD的安全帽检测方法_李明山

施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector(SSD)改进的安全帽检测新方法。

  • 2023-02-03
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测风数据处理与风资源评估

测风数据处理与风资源评估.pdf测风数据处理与风资源评估.pdf

  • 2022-02-24
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煤矿智能化与矿用5G和网络硬切片技术

煤矿智能化与矿用5G和网络硬切片技术介绍

  • 2022-02-14
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制造企业动态能力对其服务智能化绩效影响的研究

制造企业动态能力对其服务智能化绩效影响的研究

  • 2022-02-14
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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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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天然氢赋存状态、经济可行性、发展前景及对地下储藏的启示

氢能彩虹分类 氢能彩虹将不同制氢方法按颜色分类,天然氢被称为金氢或白氢,区别于通过电解水产生的绿氢和通过化石燃料加碳捕集产生的蓝氢。这种分类有助于区分氢能的环保性和经济性。 制氢方法对比 天然氢成本约为1美元/千克,远低于绿氢的3-5美元/千克。马里和南非的天然氢井已商业化运营,成本低至0.5美元/千克,展示了天然氢的经济优势。 制氢技术发展 随着能源转型推进,制氢技术从纯地质研究转向经济开发。天然氢因其清洁性和低成本,成为能源转型中的重要选择,减少 了对化石燃料的依赖。

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商用车用户智能座舱需求及智能化分级研究

极限物理作业环境:车辆常年面临雨雪冰冻、非铺装路面等高危作业工况。 绝对TCO导向:时间效率与油耗直接决定从业者利润,系统容错率极低,任何软硬件宕机即意味着严重的经济 损失。

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西门子智算中心热管理系统解决方案

人工智能正在推动机柜密度飙升,液冷已成为必选项及关键工艺环节,市场上新方案在适配当下的算力调度、制冷架构以及快速交付的发展过程中,缺乏系统级视角及全局化韧性。

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先进公共云白皮书

人工智能正从算法突破走向规模化应用,其核心特征已清晰显现:模型迭代以周或天为单位,数 据规模与多样性呈指数级增长,应用场景的算力需求波动剧烈而难以预测。这一现实对基础设施 提出了全新要求--不仅需要弹性的算力供给,更需要数据、模型、应用三个层面具备同等水平的 快速迭代能力与规模化资源调度效率。公共云的天然禀赋与此高度契合,成为智能经济新形态的 核心载体:资源池化支持从单任务到超大规模集群的瞬时伸缩,服务化交付模式将基础设施的调 整时间从周压缩至分钟。

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