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智能建筑概括

“智能建筑”,Intelligent Building(IB),是一个动态的定义,出现的近三十年来,随着时代的发展,其内涵也随之变化:从最初的仅考虑建筑功能和使用功能,到现在融入了以人为本、绿色环保、无线互联、全生命周期等众多理念,其深度和广度已经得到极大扩展。

  • 2021-05-06
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智能建筑,离不开哪些关键技术?

计算机信息技术以及现代机械控制技术的持续发展,为现代智能建筑开发及发展奠定了坚实的基础。与此同时,随着物联网技术及应用的发展,信息化、通信、物联网、云计算等技术的融合应用对建筑智能化行业的影响越来越大、越来越深入。那么智能建筑,离不开哪些关键技术呢?

  • 2021-05-06
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“企鹅”新巢或引爆智慧建筑未来

互联网大鳄的“暗战江湖”,不仅仅局限于商业层面的竞争,还有总部大楼形象比拼的另一战场。“用互联网产品思维模式打造具有腾讯文化特色的办公建筑,共创智慧建筑的未来。

  • 2021-05-06
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智能建筑行业的第三渠道

中国智能建筑行业的商业渠道,目前基本是两种模式:一是厂家直接面对大用户;二是厂家通过各级代理商面对用户。

  • 2021-05-06
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华为数通网络设备与Honeywell_PKS系统对接测试报告

PKS(Process Knowledge System)系统是一个将整个工厂的商业信息系统与生产过程控制系统统一在一个平台上的自动化系统,它继承了传统DCS的优点,同时又融合新的技术突破,是一套比TPS及PlantScape系统更趋完善的控制系统。

  • 2021-04-29
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智能制造发展浅谈

智能制造体系是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,是先进制造过程、系统与模式的总称。其中智能制造过程是指通过自动化装备及通信技术实现生产自动化,并能够通过各类数据采集技术,以及应用通信互联手段,将数据连接至智能控制系统,并将数据应用于企业统一管理控制平台,从而提供最优化的生产方案、协同制造和设计、个性化定制,最终实现智能化生产。

  • 2021-04-29
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《2021中国人工智能工业领域应用报告》精读版

发展痛点:中国工业领域人工智能技术渗透率较低,应用主要集中于产品生产环节;工业领域各应用场景可用样本数量缺乏。 机器视觉:在工业领域中应用广泛,是推动生产环节智能化转型的核心动力。 市场规模:2020年,中国智能制造行业市场规模预计达2.7万亿元,同比增长12.6%。短期看,受制于AI技术研发瓶颈,市场扩张受阻。预计2025年,中国智能制造行业市场规模达4.8万亿元,同比增长8.4%。

  • 2021-04-28
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智能制造六大技术新趋势

人类的伟大在于:很多事情想到就能做到,我们将今天科技的发展现状与昨日科幻电影和小说里的无尽想象对比即可知道。提到智能制造,对它的构想恰恰就或多或少描绘了未来的工业图景

  • 2021-04-28
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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。

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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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