• 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

工业4.0智能互联网数据中台(全)

产业互联网强调社会生产要素、社会生产流程的生产要素协同,是利用互联网+等新一代技术对社会生产要素、社会生产流程的协同重组、融合重构。工业互联网更强调底层的生产设备的链接基础上的数字化、网络化、智能化的生产、管理、营销系统协同,重点面向的是工业制造领域.

  • 2021-06-18
  • 阅读483
  • 下载0
  • 97页
  • pdf

基于企业基因遗传理论的互联网企业非市场战略选择及演变PPT课件

近年来,在经济全球化大背景下,世界各国政府、企业、社会公众对企业社会责任的关注与日俱增,社会责任与环境保护受到社会各利益团体的广泛重视。这就要求企业在追求利润最大化的同时,有必要通过实施恰当的非市场战略,树立良好形象,为赢得社会公众、新闻媒体、政府部门门等利益相关者的好感,拓展外部生存空间,实现持续成长。

  • 2021-04-23
  • 阅读483
  • 下载0
  • 8页
  • pdf

2020中国零售品牌数字化转型白皮书

从技术范畴出发,数字化是将任何连续变化的输入,在计算机中用0和1 表示转化的过程,而随着数字 化在商业领域的应用,其内涵不断被丰富。如今在企业谈论数字化的时候,往往表示将数字 技术应用在业务和管理中的各个 环节,企业从根本上完成转型提升。

  • 2021-04-19
  • 阅读483
  • 下载0
  • 25页
  • pdf

图解:15类39个机械振动故障及其特征频谱

15类常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡、不对中、偏心转子、弯曲轴、机械松动、转子摩擦、共振、皮带和皮带轮、流体动力激振、拍振、偏心转子、电机、齿轮故障、滚动轴承、滑动轴承。

  • 2023-01-29
  • 阅读482

【ASC】基于自适应残差CNN的小型模块化电抗器故障检测与诊断系统

随着工业4.0技术的发展,降低维护成本并结合深度学习(DL)技术确保新型核系统的安全是一种流行趋势。本文提出了一种基于设计的自适应残差卷积神经网络(ARCNNs)的小型模块化反应堆(SMR)智能故障检测与诊断系统(lFDD)。不同噪声水平下的特征被学习为残差,并通过设计的网络传递。此外,自适应残差处理(ARP)模块中组装的软阈值(ST)方法提高了学习效率。采用贝叶斯优化(B0)方法提高设计网络的学习衰减率(LDR),以获得更好的诊断性能。从已建立的中国铅基核反应堆(CLEAR)平台上收集了11种不同操作场景下三种不同噪声水平的1760个实验数据点,以验证所提出的LFDD的有效性。与以往工作中采用的传统RCNN和CNN的比较突显了所提出的诊断方法的优越性。使用B0方法进一步提高了lfDD的性能。作为SlMR智能研究的首次尝试,该方法将为无人值守条件下的核操作员提供远程决策支持。此外,该通用方法也可应用于其他无噪声环境下的诊断系统。关键词:故障检测与诊断、深度学习、残差CNN、贝叶斯优化、小型模块化反应堆。

  • 2024-10-08
  • 阅读482

2024零碳交通白皮书-固德威

本文将从技术和商业两个角度,分析光储充系统在不同场景下的应用特点,包括家用充电桩场景、高速服务区快充站场景、城市快充站场景、大型商超地面停车场充电站场景和车载光储系统场景,并给出各场景下的快充、慢充的配置情况、财务模型等数据,以展示光储充系统在推动零碳出行方面的潜力和价值。

  • 2025-01-21
  • 阅读482
  • 下载0
  • 15页
  • pdf

【IEEESensorsJournal】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏Transformer网络

在本研究中,提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型,该模型可以有效地简化特征提取,增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取,设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架,从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比,所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量,因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中,我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充,以在小样本数据的背景下提高模型性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读482

5G工业现场网白皮书

工业不仅仅是国民经济的主导,更是社会经济发展的基础。近年来,我国陆续推出《5G 应用“扬帆”行动计划》(以下简称扬帆行动)和《“5G+ 工业互联网”512 工程推进方案》等政策,促进产业各界进行 5G 与工业互联网融合创新。5G 与工业互联网的融合创新发展,将推动制造业从单点、局部的信息技术应用向数字化、网络化和智能化转变,从而有力支撑制造强国、网络强国建设。

  • 2023-07-07
  • 阅读482
上一页 1 …… 316317318319320321322323324325326 …… 2879 下一页 共 23026 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

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1100
  • 下载5

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1516
  • 下载9

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1446
  • 下载6

OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

  • 阅读1261
  • 下载0

最新上线

一体化数据中台体系方案

通过打造省市级联系统,实现跨部门、跨层级、跨系统、跨地域的数据共享。通过数据共享,切实化解了异地提取住房公积金的堵点、难点,让长三角地区缴存职工切实感受到住房公积金服务水平的提升。

  • 阅读20
  • 下载0

数字政府新型智慧城市一网统管顶层设计 建设方

本项目实施过程中遇到的问题主要有以下几个汇报方式: M信息产业有限公司项目组每天汇总项目实施情况,讨论遇到的问题; > 信息产业有限公司项目组以工作日报的方式向业主方方项目组报告工作进展情况和问题; > 信息产业有限公司项目组每天向业主方方项目负责人口头汇报遇到的问题; 》 对于重大问题,信息产业有限公司项目组以书面的形式向业主方方项目负责人汇报;双方召开协调会进行讨论决策;对协调会进行记录并提供会议纪要。

  • 阅读30
  • 下载0

卫星导航定位技术基础知识

出现陆基无线电导航系统,不靠卫星,靠地面电台。 代表:罗兰、塔康、奥米加等无线电导航。 原理:利用地面无线电台测距、测角实现定位。 特点:覆盖有限、精度一般,受地形干扰,只能服务航空、航海专业场景,无法民用普及。

  • 阅读542
  • 下载0

智慧工业园区建设解决方案

通过物联赋能,提升园区办公体验,实现园区管理降本增效,并兼顾实用和展示需求,在满足园区日常管理的同时,为企业提供对外形象展示的窗口

  • 阅读536
  • 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