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水泥磨应对冬季湿冷天气保产的技术措施

冬季水泥企业实行错峰生产时又遭遇湿冷天气,水泥磨台时产量出现了断崖式下降。本文综合分析了台时产量下降原因,并针对性采取措施,通过提高温度、降低水分、调整操作参数、改变控制方式等技术措施,使磨机生产恢复正常。

  • 2021-10-20
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技术|辊压机压力控制分析

各品牌辊压机控制方法虽有类似之处,但细节均不尽相同,使用效果也褒贬不一。Polysius公司在辊压机控制中引入了辊面压力这一控制节点,在现场使用多年,反响良好,但其对于变量取值范围并没有明确规定,更多的仍需凭借现场操作经验摸索。根据天津院TRP系列辊压机多年的现场使用数据,结合辊压机经典基础参数设计公式和Polysius的辊面压力经验公式,进行了进一步的研究,进而得出确定的辊面压力取值范围。

  • 2021-10-13
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如何利用数字化技术实现管理创新

现代企业的一个主要特征是在生产经营管理的过程中大量应用先进的数字化技术,数字化技术水平的高低是反映企业实力的一个重要标志。企业要想在激烈的市场竞争环境中处于优势地位,就必须不断利用数字化技术实现管理创新。

  • 2021-10-12
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工业4.0 通信亮点-OPC UA 故障安全

安全概念的单一来源 已经有超过1300万PROFIsafe节点安装在生产现场,而且该数据仍旧在持续增长。PROFIsafe能够实现安全控制器和安全终端设备(比如急停开关、光栅、带安全功能的驱动器)之间的功能安全通信。 控制器-控制器之间的安全通信 然而,到目前为止还没有独立于制造商的控制器之间的安全通信标准。但是在工业4.0环境中,来自不同制造商控制器之间的通信变得越来越重要。在许多场景中,控制器之间也必须交换安全相关的数据,比如安全功能扩展跨越了多个模块(比如,打开加载单元时,需要安全地减速。)

  • 2021-10-08
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微服务、容器、云原生、Kubernetes、SOA、Paas平台、Devops

IT软件技术架构进入云化时代后,新概念、新技术大量涌现。从几年前热火的Openstack、计算存储网络三大虚拟化技术、Iaas平台,到近几年更火热的容器和云原生的相关技术,在云计算这一领域新技术可谓是层出不穷。 我们经常会听到的这些概念,比如容器、docker、kubernetes、微服务架构、Paas平台、服务中台、Devops、云原生等等。这些技术和概念彼此之间感觉是独立的,我们很容易从其中某一个角度学习入手并应用;但是,很多时候,我们会发现这些技术彼此之间又有密切的关联,从文章也好、技术落地应用的场景也好,它们往往又出现在同一个地方。它们之间究竟有什么联系,彼此之间有什么依赖,让人十分的困惑。

  • 2021-10-05
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如何完成产品和运营的数据驱动闭环

互联网时代数据分析工具已经越来越多地应用于产品与运营场景。做一款优秀的产品,先决条件是要充分了解产品所面对的人群特征,做好用户运营也是同样的道理,以用户运营效率为起点,不断优化产品,从而达到进一步提升运营能力的目的,这是一个良性循环的闭环。

  • 2021-10-05
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为何Transformer在计算机视觉中如此受欢迎?

近一年来,Transformer 在计算机视觉领域所带来的革命性提升,引起了学术界的广泛关注,有越来越多的研究人员投入其中。Transformer 的特点和优势是什么?为什么在计算机领域中 Transformer 可以频频出圈?让我们通过今天的文章来一探究竟吧!

  • 2021-09-29
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多图详解边缘计算系统的组成及概念

1. 组成部分:边缘计算系统由云、边、端三部分组成,每部分的解决方案不止一种。本文的云组成部分选择Kubernetes,边组成部分选择KubeEdge,端组成部分选择EdgeX Foundry。 2. 概念解析:对组成边缘计算系统的云、边、端三部分涉及的相关概念进行说明。

  • 2021-09-23
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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