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中国公共云,堵在哪、怎么解?

公共云强大与否,影响算力产业健康发展,影响软件产业创新节奏,影响人工智能军备竞赛。积极信号是,政策研究方正在对中国公共云的发展路径给出建议

  • 2024-04-10
  • 阅读923

基于DCS的温度控制系统的设计及应用

温度是工业生产中常见的工艺参数之一,任何物理变化和化学反应过程都与温度密切相关。在科学研究和生产实践的诸多领域中,温度控制占有着极为重要的地位,特别是在冶金、化工、建材、食品、机械、石油等工业中,具有举足轻重的作用。对于不同生产情况和工艺要求下的温度控制,所采用的加热方式,燃料,控制方案也有所不同。 DCS 具有通用性强、系统组态灵活、控制功能完善、数据处理方便、显示操作集中、人机界面友好、安装简单规范、调试方便、运行安全可靠的特点。它能够适应工业生产过程的各种需要,进一步提高生产自动化水平和管理水平提高劳动生产率,保证生产安全。本文介绍了DCS 的组态、下装及控制原理,完成了 DCS 温度定值控制系统的设计,通过操作员站、DCS 分布式过程控制系统、THJ-3型高级过程控制对象系统实验装置,对温度进行定值控制,并对结果进行了讨论和总结。这次设计可以使我了解 DCS的控制原理和使用方法,为以后的学习和工作奠定基础。

  • 2024-03-20
  • 阅读1067

网络攻击和防御技术研究

网络在人类社会生活中的应用越来越广泛和重要,Internet 已经把人们的学习、工作和生活紧密地联系在一起,但其中潜在的安全问题也越来越严峻,各种攻击手段层出不穷。其中拒绝服务攻击以其攻击范围广、隐蔽性强、简单有效、破坏性大和难以防御等特点成为最常见的网络攻击技术之一。尤其分布式拒绝服务攻击其破坏性更大,严重威胁着 Internet 的安全,受到这种攻击的损失是无法计量的。为其建立有效的防御机制是当前维护网络安全的重要目标之一。

  • 2024-03-15
  • 阅读812

流化床反应器的设计

在该段反应器中,扩大反应器的体积,可以减缓催化剂结焦,以及抑制副 反 应的生产,可采用经验把此段操作气速取为稀相段操作气速的一半。即:

  • 2024-03-11
  • 阅读824

屏蔽泵的工作原理与结构特点

屏蔽泵又称无填料泵,是在离心泵的基础上发展起来的,其特点是泵叶轮与电机转子连成一体,装在一个密封壳体内,不再需要填料装置,从根本上消除了泄漏的可能。

  • 2024-03-08
  • 阅读897

数据驱动的结构拓扑优化技术综述

数据驱动的结构拓扑优化通过学习大量结构拓扑优化设计过程来建立拓扑优化模型,近年来备受关注。综述了结构拓扑优化技术的发展历程,回顾了结构拓扑优化技术的发展现状和研究进展,将发展历程分为四个阶段,并对每一阶段进行分析和总结;详细介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术,按照建模方式的不同将其分类为基于卷积神经网络、支持向量回归、生成对抗网络和仿生算法的拓扑优化技术;结合各方法的研究成果,介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术在工程设计中的应用,并对其未来的发展方向进行了展望;指出了数据驱动的结构拓扑优化技术面临的挑战和未来需要解决的问题,为拓扑优化领域未来的发展提供参考和借鉴。

  • 2024-03-08
  • 阅读1525

软件定义指挥信息系统基本概念与原理

指挥信息系统未来如何建设发展是指挥控制领域关注的重点问题。首先,分析了软件定义技术的发展现状,在此基础上结合软件定义技术的思想内涵提出了软件定义指挥信息系统的基本概念,并描述了系统的基本组成和装备形态;然后,设计了系统的构建部署、运行调整以及升级演化模式;最后,阐述了系统运行的基本原理。通过探索软件定义指挥信息系统的基本概念与原理,为未来指挥信息系统的建设发展提供有益参考。

  • 2024-03-08
  • 阅读1328

深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点

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  • 2024-03-08
  • 阅读891
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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。

  • 阅读257
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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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