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面向6G的天地一体融合网络技术白皮书(2024年)

本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络,提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系,并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴,从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。

  • 2024-02-19
  • 阅读1538

能效标准标识白皮书(2023年版)

能效标准标识白皮书(2023年版),能效标准标识白皮书(2023年版),能效标准标识白皮书(2023年版)

  • 2024-02-27
  • 阅读361
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  • 74页
  • pdf

基于超宽带技术(UWB)的室内定位系统

超宽带技术作为近年来新兴发展起来的一种无线电技术,因其特有的性能,能够提供精确的室内位置信息,非常适用于室内定位系统的应用。美国、加拿大、日本等发达国家近年投入了大量的人力、物力对相关技术和产品进行研究和开发。我国正处于信息产业发展的关键时期,应该抓住机遇,争取在室内定位系统这个有着极大现实意义和广阔应用前景的领域有所突破

  • 2024-03-11
  • 阅读283

价值流分析案例

H公司属于典型的精密件制造企业,从事航空发动机紧固件的研发和生产。H公司属于典型的精密件制造企业,从事航空发动机紧固件的研发和生产。

  • 2024-01-03
  • 阅读783
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  • 11页
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价值流图及价值流分析

价值流图(value stream mapping)是用一张纸、一支笔顺着物料和信息的流程收集关键数据,表示一件产品从订单到运输的过程,每一个工序的材料流和信息流的图表,并进行分析的工具。

  • 2024-01-04
  • 阅读797
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  • 20页
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2023中国ESG发展白皮书-财新智库&ESG30-2023-101页

年度业绩不佳为 ESG 基金发展带来新挑战。但各类 ESG 基金中仍有部分产品表现不俗,并且 ESG 基金在中长期表现出优势,也为致力于 ESG投资的机构及个人投资者注入了些许信心与定力。

  • 2023-12-20
  • 阅读692
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  • 101页
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【AppliedEnergy】一种具有准确性和可解释性的模糊时间序列风力发电预测模型

考虑到当前对风速预测模型的可解释性和有效性的研究,本研究提出了一种新的动态非平稳模糊时间序列预测模型。该模型旨在有效提高预测精度,解决可解释性低和数据预处理过多的问题。与现有的主流风速预测混合系统不同,该模型几乎为每个预测步骤提供了详细的解释,并消除了繁琐的数据预处理步骤的需要。为了提高所提出模型的预测精度,本研究结合了非平稳集,以克服模糊时间序列在适应长期变化方面的局限性。所开发的算法SFTSM动态调整模糊时间序列预测,以有效应对长期预测挑战。此外,本研究引入了人工蜂鸟算法的增强版本,称为SLG-AHA,以进一步提高模糊时间序列预测的准确性和稳定性。利用中国山东蓬莱风电场的数据进行的实验结果验证了该模型的有效性,显示了其优越的预测精度和稳定性。

  • 2024-05-11
  • 阅读339

【ASC】滑动窗口双通道CNN(SWDC-CNN):一种同步预测水泥煅烧过程煤耗和耗电量的新方法

作为加工业的代表,水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而,由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性,很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络(SWDC-CNN)的数据驱动预测方法,以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性,以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构,减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)和门递归单元(GRU)等优秀模型。实验结果表明,所提出的SWDC-CNN模型性能良好,预测精度最高,能够满足预期要求。

  • 2024-05-11
  • 阅读442
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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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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。

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天然氢赋存状态、经济可行性、发展前景及对地下储藏的启示

氢能彩虹分类 氢能彩虹将不同制氢方法按颜色分类,天然氢被称为金氢或白氢,区别于通过电解水产生的绿氢和通过化石燃料加碳捕集产生的蓝氢。这种分类有助于区分氢能的环保性和经济性。 制氢方法对比 天然氢成本约为1美元/千克,远低于绿氢的3-5美元/千克。马里和南非的天然氢井已商业化运营,成本低至0.5美元/千克,展示了天然氢的经济优势。 制氢技术发展 随着能源转型推进,制氢技术从纯地质研究转向经济开发。天然氢因其清洁性和低成本,成为能源转型中的重要选择,减少 了对化石燃料的依赖。

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商用车用户智能座舱需求及智能化分级研究

极限物理作业环境:车辆常年面临雨雪冰冻、非铺装路面等高危作业工况。 绝对TCO导向:时间效率与油耗直接决定从业者利润,系统容错率极低,任何软硬件宕机即意味着严重的经济 损失。

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西门子智算中心热管理系统解决方案

人工智能正在推动机柜密度飙升,液冷已成为必选项及关键工艺环节,市场上新方案在适配当下的算力调度、制冷架构以及快速交付的发展过程中,缺乏系统级视角及全局化韧性。

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先进公共云白皮书

人工智能正从算法突破走向规模化应用,其核心特征已清晰显现:模型迭代以周或天为单位,数 据规模与多样性呈指数级增长,应用场景的算力需求波动剧烈而难以预测。这一现实对基础设施 提出了全新要求--不仅需要弹性的算力供给,更需要数据、模型、应用三个层面具备同等水平的 快速迭代能力与规模化资源调度效率。公共云的天然禀赋与此高度契合,成为智能经济新形态的 核心载体:资源池化支持从单任务到超大规模集群的瞬时伸缩,服务化交付模式将基础设施的调 整时间从周压缩至分钟。

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