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国家对危险化学品安全管理的基本要求标准版本

适用的安全生产法律、法规、标准及其他要求的管理制度,明确责任部门,确定获取渠道、方式和时机,及时识别和获取,定期更新。 2.企业应将适用的安全生产法律、法规、标准及其他要求及时传达给相关方。1.2法律、法规和标准符合性评价企 业应每年至少1次对适用的安全生产法律、法规、标准及其他要求的执行情况进行符合性评价,消除违规现象和行为。

  • 2023-05-25
  • 阅读828

数据中台 元数据规范

本文件规定了数据中台元数据的元模型、描述方法、扩展要求、校验及表示。 本文件适用于数据中台的数据集编目、建库,以及数据交换、数据集成等。

  • 2023-05-08
  • 阅读863
  • 下载1
  • 15页
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挡风抑尘墙技术规范书

招标编号: xxxx热电机组扩建工程 工程招标 挡风抑尘墙 技术规范书 招标方:xxxx有限公司 设计院:国核电力规划设计研究院

  • 2023-05-08
  • 阅读848

工业互联网产业发展和标准体系

工业互联网是互联网和新一代信息技术与全球工业系统全方位深度融合集成所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。

  • 2023-05-04
  • 阅读868
  • 下载0
  • 46页
  • pptx

国家工业互联网标识解析体系(工业互联网整体架构和布局)

工业互联网安全解析和管理技术信息的保密性及安全性,尤其是私密工业信息 纵向 打通产品、机器、车间、工厂,系统性记录、保存数据 横向 连接自身的上下游企业,利用标识解析按需地查询数据 中小型企业可以横向连接成平台,利用标识解析按需地共享数据 从端到端 打通设计、制造、物流、使用的全生命周期,实现真正的全生命周期管理

  • 2023-05-04
  • 阅读815
  • 下载1
  • 35页
  • pptx

数字孪生五维模型之2-1:机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则

2022年4月上线论文“机电一体化装备数字孪生机理模型构建理论研究”,这篇文章由山东大学胡天亮教授带领的团队完成。论文在综合现有机电一体化装备模型构建方法的基础上,提出了多领域、多层次、参数化、一致性的机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则。基于所提出的模型构建准则,给出了机电一体化装备数字孪生机理模型构建方法。最后,基于Simscape语言构建了数控机床(CNCMT)多领域、层次化的一致性数字孪生机理模型,验证了所提方法的可行性与有效性。本论文建模理论和实践方案为迫切需要快速构建一致性机电装备数字孪生机理模型的研究机构奠定坚实基础。同时,本文虚拟调试应用案例的实现为基于数字孪生模型的服务分析提供了应用指导。

  • 2023-02-11
  • 阅读1415

2022年西安市半导体产业发展报告|今日头条

陕西电子信息集团,西安紫光国芯半导体,拓尔微,芯瞳,翔腾微,智多晶,北极雄芯,恩狄,诺瓦星云(钛铂锶),亚成微,航天民芯,航天华讯,寰星电子,博瑞集信,钰玺微电子,欣创电子,华泰半导体,昌芯,鼎芯,西安简矽,叩持电子,路科验证。

  • 2023-02-10
  • 阅读1343

98家央企集团总部信息化部门设置概览

央企集团的信息化组织体系一般分为三个部分。首先,集团总部设置有专设的信息化或者与相关领域在一起的一级部门(一级部门的负责人通常为主任、副主任级),也或者是从属于相关部门的二级信息化部门(负责人通常为处长、副处长级),负责领导和管理集团整体层面的信息化建设工作,部门名称可以是信息化管理部(处)、科技与信息化部、数字化部(处)等。总部的信息化部门一般主要承担管理职能,也有部分央企总部在信息化部门下设置有信息中心,有一定的人员编制,承担服务集团总部和集团层面的部分具体技术工作。

  • 2023-02-05
  • 阅读1612
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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