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盾构油液状态监测技术

油液监测包括理化分析、污染分析、磨损分析。理化分析可以判断油品变质情况,评估油品使用寿命和设备润滑状态。磨损分析有铁谱分析和光谱分析。铁谱分析侧重于对出现故障设备进行故障识别;光谱分析可以对设备的磨损趋势进行状态监测;两者结合可以综合评估设备润滑磨损状态。污染分析能定量检测油液中污染颗粒数量和等级。

  • 2023-02-06
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Spring Boot 注解原理与自动装配原理

可以看到这个注解除了元注解以外,就只有一个@Configuration,那也就是说这个注解相当于@Configuration,所以这两个注解作用是一样的,它让我们能够去注册一些额外的Bean,并且导入一些额外的配置。那@Configuration还有一个作用就是把该类变成一个配置类,不需要额外的XML进行配置。所以@SpringBootConfiguration就相当于@Configuration。进入@Configuration,发现@Configuration核心是@Component,说明Spring的配置类也是Spring的一个组件。

  • 2021-06-30
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白皮书_电子商务平台

从2003年淘宝创立,再到2008年的电商血海,国内电商行业竞争格局一直非常激烈。行业发展至今,随着直播、短视频、算法推荐广告以及下沉市场等新业态,新格局的出现也不同程度催化了头部电商平台的收入引擎。

  • 2021-06-23
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5G-VoNR白皮书

UPF(user plane function)作为5G核心网的网络功能网元,承担了数据流量处理、路由转发等核心网络处理功能,是5G用户数据流量接入运营商网络的桥梁。

  • 2021-06-03
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央企数字化转型的重难点及实施路径

大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网等新一代信息技术的发展为企业数字化转型提供了技术支撑。数字化转型并不是对企业以往的信息化推倒重来,而是需要整合优化以往的企业信息化系统,在整合优化的基础上,提升管理和运营水平,运用新的技术手段提升企业新的技术能力,以支撑企业适应数字化转型变化带来的新要求。因此,该公众号将相继推出企业数字化转型的关键技术与问题一系列推文,以期为目标企业数字化转型提供借鉴性思路。

  • 2021-05-06
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未来数字城市

“数字城市”(英文:digital city) 以计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础,以宽带网络为纽带,运用遥感、全球定位系统、地理信息系统、工程测量技术、仿真-虚拟等技术,对城市进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述,即利用信息技术手段把城市的过去、现状和未来的全部内容在网络上进行数字化虚拟实现。

  • 2021-04-16
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教育与互联网教育

现在互联网教育很热.大家都认为互联网教育前程远大,所以尝试者甚众。我们为什么要搞互联网教育呢有人说,我们已经进入了互联网时代,所以应该搞互联网教育;有人说,互联网已经改变了新闻、商务和金融等行业。互联网也应该能够改变教育;有人说,互联网可以超越时空,所以未来的教育可以实现远程学习.在线学习.泛在学....基于这些认识,先知先觉的探索者开始大胆介入互联网教育.但现实很骨感,有人很快铩羽而归,继续坚持者至今也没有找到合适的模式。就连互联网特别发达的美国,目前也处于互联网教育的探索阶段,没有形成有效的、公认的模式和案例。鉴于此,人们不得不回到原点,重新审视我们到底为什么要搞互联网教育既然互联网与教育结合的时候到了,为什么那些誓志用互联网改造教育的探索者、实践者却迟迟找不到正确的方向和模式呢。

  • 2021-04-25
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再谈数据架构

关于数据架构,包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元,和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构,主要是想谈谈近期工作推进过程的当下,对于数据架构的新的理解和认识。

  • 2021-04-17
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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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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。

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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。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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