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中服云有关工业互联网技术和产品介绍

一、工业互联网领域系列产品 1)中服云工业互联网平台CServerIIP3.0(为中小企业提供低成本、高性价比的软件、数据资源。包括:SaaS超市、智能制造、工业资源库、供应链、经济运行监控、开发者中心等) 2)中服云工业互联网子平台(不需要用户提供硬件资源,为用户快速搭建个性化工业互联网平台) 二、智能工厂领域系列产品 1)中服云物联网开发平台CServer IOT3.0(基础物联开发、运行支持平台) 2)中服云设备监控系统CServer EMonitor3.0(设备实时状态监控) 3)中服云设备全生命周期管理系统CServer EOLM3.0(设备实时数据监控+设备运维) 4)中服云能源管理系统CServer EM3.0(能源数据采集分析、降耗) 5)中服云生产管理系统 CServer MES3.0(生产现场排产、物料、工序、质量、绩效等管理) 6)中服云业务流程管理系统(流程建模、流程引擎) 三、智慧园区领域系列 1)中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS3.0(楼宇子系统、设备集成、监控和运维) 2)中服云物业管理系统IPMS3.0(园区办公、空间、收费、维护、服务等管理) 3)中服云能源管理系统CServer EM3.0(能源数据采集分析、降耗)

  • 2021-11-22
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2023年生物制造产业白皮书-发布版-29页

生物制造是以工业生物技术为核心的先进生产方式,在食品、医药、材料、化工及能源等国民经济重要领域加快渗透,被认为具有引领“第四次工业革命”的潜力,并已成为大国竞争前沿阵地。

  • 2023-12-19
  • 阅读1027
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F5G-A绿色万兆全光园区白皮书(78页)

F5G-A绿色万兆全光园区白皮书(78页),F5G-A绿色万兆全光园区白皮书(78页),F5G-A绿色万兆全光园区白皮书(78页)

  • 2025-01-22
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  • 78页
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【JPC】用于动态过程监测的重排序短期自相关驱动远程判别卷积自编码器

由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性,深度神经网络(DNN)可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性,本文首先提出了一种新的数据构造方法,将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵,然后对其元素进行重新排序,以更好地编码局部和时间结构。随后,我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意(LDA)的新结构,以扩大原始卷积神经网络(CNN)的接受范围,从而提取全局特征。最后,我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器(LDCA)监测模型,从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。

  • 2024-10-04
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用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型:综述和路线图

预测性维护和健康管理(PHM)技术在工业生产和维护中至关重要,能够识别和预测潜在的设备故障和损坏。这有助于实施主动维护措施,提高设备可靠性,降低生产成本。最近,基于人工智能(AI)的PHM 方法取得了显著成就,并在铁路、能源和航空等各个行业中得到广泛应用,用于状态监测、故障预测和健康管理。ChatGPT 和 DALLE-E 等大规模基础模型(LSF-Models)的出现标志着 AI 从 AI-1.0 进入 AI-2.0 的新时代,深度模型从单一模态、单一任务和有限数据的研究范式迅速演变为多模态、多任务、海量数据和超大型模型范式。ChatGPT 代表了这一研究范式的里程碑成就,由于其出色的自然语言理解能力,为通用 AI 带来了希望。然而,PHM 领域在应对这一重大变化方面缺乏共识,需要系统的综述和路线图来阐明未来的发展方向。因此,本文阐述了 LSF-Models 的关键组成部分和最新发展。然后,本文系统地回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Models,并概述了这一研究范式所面临的挑战和未来的发展路线图。

  • 2024-09-01
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【EAAI】使用1D-CNN和BiLSTM进行时间序列预测的教程:参见峰值需求和系统边际价格预测的示例

尽管基于深度学习的时间序列预测研究正在各个行业积极开展,但深度学习技术对于没有计算机科学专业的研究人员来说仍然有很高的进入门槛。本文介绍了使用基于深度学习的模型进行时间序列预测的教程。介绍了时间序列数据预测的全过程——从数据采集到预测结果评价。通过使用1D-CNN和BiLSTM模型预测韩国济州岛峰值电力需求和系统边际价格的实例,展示了每个步骤的细节。在济州岛,2021年可再生能源在总发电量中的比例提高到67%,需要更准确的电力需求预测。因此,使用2018年2月808天的培训数据,预测了未来21天的电力需求和SMP。为了让读者更容易理解,该示例仅使用开放的公共数据,整个Python源代码通过GitHub存储库共享。WRMSSE计算的预测误差为0.42的电力需求和0.63的SMP最大值。WRMSSE值小于1意味着预测相对较好,即优于天真的预测。本教程不仅限于能源行业,还可用于任何需要时间序列数据预测的应用程序。这篇文章有望对需要了解使用深度学习进行时间序列预测的过程并将其应用于行业的研究人员有很大帮助。

  • 2024-05-11
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中国电信5G定制网产品手册(2020发布版)

5G 是一种演进,更是一种变革。随着新基建战略的持续推进,业内对于利用 5G 技术实现转型升级的需求愈发迫切,而不同行业的信息化特征差异明显,行业间的业务场景信息化需求程度各不相同,5G 公共网络无法很好满足行业内不同应用场景的差异化需求。客户亟需可定制的 5G 专用网络,来满足安全隔离等级、低时延、云网融合等不同层面的行业数字化转型所需信息基础设施需求。

  • 2022-07-27
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深圳市元宇宙产业白皮书

《深圳市元宇宙产业白皮书(2023)》系统梳理了深圳市元宇宙产业链,及近一年来国内外相关产业政策、最新产业动态,分享了深圳市元宇宙典型应用案例。起草单位涵盖了虚拟现实领军企业、高校、产业组织、VR/AR国检中心、信标委等权威标准检测机构,为相关产业政策制定提供重要参考。

  • 2023-12-04
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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