• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

文物数字化技术与应用

为了更好地促进我国乃至全世界文物数字化技术的发展和应用,浙江大学的潘云鹤院士和鲁东明 教授领导的课题组长时间从事该领域的研究开发工作,并取得了一定的成绩。本文首先介绍了课题组近年 来的主要研究内容和关键技术,包括文物的数字化获取、文物的辅助保护与虚拟复原、文物的虚拟展示、 基于文物艺术信息的创作及数字博物馆等多个方面;其次还介绍了课题组与敦煌研究院、河姆渡文化遗址 博物馆、良渚文化博物馆、浙江省民族民间艺术保护工程专家委员会等文物单位合作进行文物数字化应用 开发的情况;最后,本文提出了文物数字化技术研究及应用开发的体系框架,为文物数字化技术发展描绘 出宏伟的蓝图。

  • 2021-06-28
  • 阅读236
  • 下载0
  • 10页
  • pdf

物联网技术在数字化博物馆建设中的应用研究

着计算机和信息技术的发展,博物馆数字化是现代博物馆发展的必然趋势,也是各博物馆亟待 解决的问题。本文针对实施博物馆数字化建设过程中的实际情况,提出了将物联网技术应用于博物馆数字 化建设的思路。通过对当前流行的识别技术(条形码、二维码和RFID)进行对比,选择RFID技术作为博物 馆藏品管理的技术手段,并在此基础上,对应用RFID技术实现智能导游进行了深入的研究,提出了相应的 系统设计模型,完成了藏品管理、智能导游的实现原型,为博物馆的智能化建设提供了一种新的参考模式。

  • 2021-06-28
  • 阅读193
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

线性调频信号的级联随机共振数字化接收

为消除随机共振系统的窄带限制,实现线性调频信号的高增益数字化接收,该文提出一种基于样点频率设 定的数字化接收方法。该方法直接将线性调频信号通过数字化的样点筛选、频率设定过程,变换为适配于后续级联 随机共振系统的单频信号。从而顺利完成宽带接收信号中噪声能量向信号能量的转化。理论和仿真实验表明该算法 可实现线性调频的解调,其处理增益较现有算法提高约 2 dB。

  • 2021-06-28
  • 阅读190
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

5G通信中终端MIMO天线关键技术研究

5G通信中终端MIMO天线关键技术研究。

  • 2021-06-28
  • 阅读222
  • 下载0
  • 122页
  • pdf

应用于5G通信系统的低噪声放大器和混频器的研究与设计

应用于5G通信系统的低噪声放大器和混频器的研究与设计

  • 2021-06-28
  • 阅读176
  • 下载0
  • 89页
  • pdf

面向5G移动通信的天线单元小型化和阵列去耦研究

面向5G移动通信的天线单元小型化和阵列去耦研究

  • 2021-06-28
  • 阅读168
  • 下载0
  • 56页
  • pdf

应用于5G无线通信的双极化基站天线与MIMO阵列研究

应用于5G无线通信的双极化基站天线与MIMO阵列研究

  • 2021-06-28
  • 阅读176
  • 下载0
  • 79页
  • pdf

基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能布局优化方法研究

监视信息过程中 ,人的可靠性很大程度上取决于数字化人机界面中功能块之间的布局 。 本文提出 了基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能布局优化方法 ,对该优化方法建立了一个完整的优化 流程 ,提出了线性逆向杂交方法 ,使用人因可靠性作为优化标准 。 对该优化方法进行实验分析 ,实验结 果表明 ,线性逆向杂交方法有较好的稳定性 ,本文提出的优化方法有较好的精确性及收敛性 。

  • 2021-06-28
  • 阅读193
  • 下载0
  • 7页
  • pdf
上一页 1 …… 17791780178117821783178417851786178717881789 …… 2040 下一页 共 16314 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

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

  • 阅读19
  • 下载0

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”。

  • 阅读2021
  • 下载8

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。

  • 阅读2503
  • 下载11

中服设备健康管理系统产品介绍

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。

  • 阅读2289
  • 下载9

最新上线

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

  • 阅读19
  • 下载0

数据中心800V直流供配电系统解决方案技术白皮书

本白皮书中,“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异,本文主要按照系统功能进行归纳,具体定义应以产品规格书和项目方案为准

  • 阅读109
  • 下载0

2026AGI时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书

当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业,医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程, 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点,已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。

  • 阅读456
  • 下载1

2026-2027年中国汽车行业发展及消费需求洞察报告

汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务,核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件,并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。

  • 阅读987
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南