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设备润滑管理制度与设备维护保养制度

设备润滑管理的任务设备润滑管理是用科学的管理手段,按技术规范要求,实现设备的合理润滑和节约用油,以达到设备安全、正常运行。

  • 2022-12-21
  • 阅读541

最新石油炼制技术进展与趋势

炼油工业正从“燃料”型向“化工产品及有机材料”型转型,同时也面临着炼油能力过剩、产品结构调整、油品质量升级以及能源转型带来的多元化竞争等新形势。2020 年,石油炼制技术发展新动向主要围绕清洁燃料生产技术、劣质油加工与高效转化技术、新型催化剂技术、生物燃料生产技术等方面。清洁燃料生产技术和劣质油加工技术等仍将是石油炼制领域未来发展的着力点,智能炼厂技术也将成为中远期的重点攻关领域。

  • 2021-04-16
  • 阅读540
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  • 14页
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碳达峰碳中和蓝皮书 (2025 年)

双碳战略目标的实现是一项跨领域、多维度的系统工程,涵盖战略规划、政策法规、技术创新与产业转型等多重挑战。自国家双碳战略实施以来,政产学研各界积极探索实践,但整体进展滞后于预期根源在于行业认知碎片化、实施路径不清晰、落地抓手缺位--究其根源,既有系统性知识图谱的缺失,亦缺乏全景式行业洞察与可复用的方法论支撑。为此,工业互联网产业联盟碳达峰碳中和工作组联合中国互联网协会网络绿色发展工作委员会,凝聚产业生态合力,组织30 余家企业和科研院所,系统梳理 2024 年前后国内外双碳发展态垫跟踪政策动向与技术创新方向,提炼规律性认知,构建兼具理论深度与实践价值的体系化框架,为产业界提供可参考的行动坐标。

  • 2025-03-25
  • 阅读540
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2025年电力与算力协同发展蓝皮书

2023年6月,国家能源局发布《新型电力系统发展蓝皮书》,强调新型电力系统需要推进电力系统和网络、 计算、存储等数字基础设施融合升级,建设适应新能源发展的新型智慧化调度运行体系,实现电力系统生产、经营管理等核心业务数字化转型。

  • 2025-12-03
  • 阅读540
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腾讯发布业界首份行业大模型调研报告:向AI而行,共筑新质生产力报告

今日,腾讯研究院正式发布《向 AI 而行,共筑新质生产力——行业大模型调研报告》,前后历时近1年研究,基于对超过百名各界专家访谈(百人百问),深入剖析了行业大模型的发展背景、应用进展、实现方式、安全与治理,以及未来的发展趋势,旨在为业界提供囊括学术、商业、政策等不同视角的全面参考。

  • 2024-05-14
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中国主要城市公园评估报告(2022年)

党的二十大报告首次从战略高度明确了生态文明建设对于“以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴”而言的新的使命任务,再次强调了大自然是人类赖以生存发展的基础条件。提出要持续推动绿色发展,明确“尊重自然、顺应自然、保护自然”是全面建设社会主义现代国家的内在要求。牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。

  • 2023-02-11
  • 阅读540

PPT|安全标识标准图册(104页)

PPT|安全标识标准图册(104页),PPT|安全标识标准图册(104页),PPT|安全标识标准图册(104页),PPT|安全标识标准图册(104页)

  • 2023-02-02
  • 阅读540

状态监测那些事儿

温度是表征设备运行状态的一个重要指标。设备出现机械、电气故障的一个明显特征就是温度升高,同时温度的变化又是引发设备故障的一个重要因素。例如机器的轴承在运转中由于润滑不良或严重磨损而过度发热;电气设备在运转时因电流过大或绝缘损坏,也会引起不正常的发热。

  • 2023-02-01
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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