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数据中心机房建设B级标准

动力系统监控包括机房的全部电源设备,如柴油发电机组、配电柜、UPS、直流电源系统等。供配电:监测- -级、二级交流配电柜的主回路和各分回路的各种参数如电压、电流、频率、有功功率、功率因数、无功功率、视在功率、有功电度、无功电度等;监视各级开关的开关状态。显示和记录各种参数的变化曲线,并对各种报警状态进行记录和报警处理。

  • 2021-04-20
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基于国产密码算法的数控网络的认证与验证模型研究及安全评估_夏晓峰

该文针对工业控制系统安全,提出面向数控系统(NCS)网络安全保护技术框架,选用国产密码系列算法中的SM2, SM3, SM4算法,设计并建立了数控网络(CNC)认证与验证模型(AUTH-VRF),分内外两层为数控网络提供安全防护。外层为数控网络设备间通信与传输进行安全认证实现网段隔离,内层验证通信协议完整性以确保现场设备接收运行程序的正确性与有效性;通过基于SM2, SM3, SM4算法设计和部署的外层防护装置,为分布式数控(DNC)设备与数控系统之间的通信提供身份认证与文件加密传输;同时针对工业控制网络的S7Comm工业通信协议数据,通过SM3算法验证专有工业协议数据完整性。通过网络攻击实验证明,AUTH-VRF模型可以为数控网络中工业生产数据提供有效的安全认证和资源完整性保护,为满足我国关键基础设施"国内、国外工业控制系统产品共同安全可控"和"安全技术深入工业控制系统各个层级"的需求提供了实际可行的技术参考方案。

  • 2021-04-25
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智能家居系统

“智能家居”G (Smart Home) ,又称智能住宅,是一个居住环境,是以住宅为平台安装有智能家居系统的居住环境。系统以住宅为平台,利用先进的计算机、嵌入式系统、综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成连接到一起,构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统,提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性,并实现环保节能的居住环境

  • 2021-04-21
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艾瑞咨询2020中国人工智能手机白皮书-AI重新定义光感知

受益于智能手机升级迭代加速,手机厂商持续提高智能手机的研发投入,智能手机渗透率在2019年达到95.6%,在中国手机市场中占据主导地位。当前,智能手机处理器、内存、存储、屏幕、镜头组、金属外壳在手机关键部件的成本占比已接近84.2%。以上成本支出结构反映出手机厂商在手机性能、手机功能以及手机外观设计和使用体验上的关注。同时,也客观上为智能手机供应链相关环节的厂商提供广泛商机,促进智能手机产业蓬勃发展。未来,智能手机渗透率逐渐趋近饱和,智能手机市场缓慢步入瓶颈期。在新的市场环境下,消费偏好的转变将产生新的增量机会,带动智能手机成本结构转变,推动智能手机供应链结构调整,并为相关赛道中的玩家提供潜在发展机遇。

  • 2021-04-19
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人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式

人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式 在制造行业中,工业4.0(Industry 4.0)不仅仅是一个流行词,它已成为一种新的现实。新型冠状病毒的爆发加速了这一现实的到来。在新型冠状病毒爆发的前三个月中,企业和消费者都适应了网络世界,数字技术的发展速度相当于十年间的发展速度。

  • 2021-04-20
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TII期刊论文推荐||DCNNet网络,一种深卷积神经网络,适用于动态工况

?在现代工业中,感应电机是驱动设备的核心“心脏”,但转速波动(如启停、变载)常导致故障特征难以捕捉,传统诊断方法成本高、精度低。如何让电机在复杂工况下“健康无忧”?DNOCNet 应运而生!

  • 2025-02-12
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基于遗传算法与方案优选的多目标优化模型求解方法_单宝英

为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m3,总产量达到8.667×107 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。

  • 2021-05-03
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“数字转型”赋能流程管理-数字化流程方法论

流程管理承载公司战略、核心价值与管理理念,结合企业历史管理经验与智慧,与各类管理体系深度融合,对业务过程进行管理建模,并通过运行反馈机制,使企业从更高视角审视自身管理状态,找到薄弱环节,持续改进。

  • 2021-04-20
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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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