迪格威尔数字化工厂整体解决方案

深圳市迪格威尔物联科技有限公司（Digiwel）是国家双软企业，专业的制造业解决方案供应商，针对机械、纺织、玩具、服装、电子制造业和物流等领域，提供包括企业资源规划管理（Cloud ERP）、生产制造执行系统（MES）、仓储物流系统（WMS）、工控三防平板（EPad）等，基于先进的条码技术、PDA/RFID技术和Zigbee工业通信技术实现各类应用系统的研发和项目实施等。

2021-04-25
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基于大数据技术的日志分析平台培训

实时监控:通过多个维度组合出不同的时间序列走势，制作出常见的监控报警展示图。问题分析，通过Kibana的交互式界面可以很快的将异常时间或者事件范围缩小到秒级别或者个位数。能够让你很快就从TB级的数据里看到关键数据以便做出判断。这时候，一些非histogram的其他面板还可能会体现出你意想不到的价值。全局状态下看似很普通的结果，可能在你锁定某个范围的时候发生剧烈的反方向的变化,这时候你就能从这个维度去重点排查。而表格面板则最直观的显示出你最关心的字段,加上排序等功能。入库前字段切分好，对于排错分析真的至关重要。

2021-04-25
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中石油管道物联网交流材料

中国石油早在2011年就物联网技术引入石油上游生产过程进行了可行性论证。论证报告结论认为物联网在中国石油上游生产过程的应用条件已经基本成熟,无论在国际还是在中国石油内部,都有许多物联网应用的成功经验，井且取得了很好的经济效益。因此提出了在“十二五”期间在中国石油上游成产过程全面开展油气田生产物联网系统建设是可行的、必要的。

2021-04-22
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突破LSTM，CNN和LSTM时间序列预测

在很多的时间序列预测任务中，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型是目前常见的深度学习解决方案之一。CNN和LSTM各自有不同的特长，CNN擅长局部模式的捕捉，LSTM擅长捕捉序列的长依赖关系。通过混合这两种网络，可以非常好地学习时间序列数据中的复杂模式。

2025-02-05
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埃森折-铜人堂健康零售4.0数字化战略项目

数字化定义：源于信息化发展，依托O2O、生态系统、物联网、大数据、云技术、移动终端等新兴数字化技术，通过技术创新与业务模式创新的相互融合，提升企业综合能力，满足消费者需求的一种全新思维方式. 甲方健康数字化战略基于零售4.0战略及行业研究输入，形成从数字化愿景至数字化运营，即从战略至落地的逐层分解。零售4.0战略的核心是基于企业大健康转型诉求，以全渠道建立为重点，逐步孵化健康服务产业，以最终打造形成开放化生态平台为目标的整体转型规划。

2023-03-26
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（核心）BoostPFC电路中开关器件的损耗分析与计算（1）

由于耗能元件吸收功率,常引起温度的升高,所以不少电器给出额定值.为安全运行的限额值,也是经济运行的使用值. 额定电压（rated voltage ）额定电流（ rated current）额定功率（ rated power）

2022-01-24
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数字孪生电网白皮书

作为典型的资产类应用场景，电网行业引入数字孪生体技术符合《数字孪生体》一书“降维策略实施指南”要求，它有助于降低研发的难度和强度，更好满足行业建设质量标准要求。通过跟数字孪生体联盟成员企业合作，工业 4.0 研究院率先编写了《数字孪生电网白皮书》（简称“本白皮书”），为数字孪生电网理论研究作出应有之贡献，同时为该领域的探索者提供展示的机会。

2021-08-03
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大数据时代下的互联网金融

互联网直接融资是指借款人不通过传统金融机构，而是通过互联网融资平台直接进行的融资行为，既区别于通过银行等的间接融资也区别于发行股票等的直接融资。

2021-04-25
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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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