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基于后评估的实验室建筑性能提升设计实践

基于对实验室建筑的使用后评估,提取出后评估指标体系中对于实验室建筑的四个关注点——高效、健康、灵活和可持续。依据使用者和管理者对以上四个指标满意度反馈的具体内容,提出在设计环节的具体改进策略,并以北京师范大学生物科技中心为实践案例阐述设计策略落地的可能方式。通过打通后评估与设计的闭环,挖掘实验室建筑性能提升的有效途径。

  • 2022-01-20
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云数据中心自然冷技术及应用效果分析

近年来,云计算市场整体保持高速增长,“2020年全球公有云服务整体市场规模( IaaS/PaaS/Saas )达到3, 124.2亿美元,同比增长24.1% ,中国公有云服务整体市场规模达到193.8亿美元,同比增长49.7% ,全球各区域中增速最高” 。个人业务方面,随着固网带宽的提升和技术的发展,各类门户网站、微博开始兴起,数据量开始增大;随着3G、4G的使用,微信等社交App 、抖音快手等短视频App开始流行,数据量暴增。5G具有百倍于4G的带宽,其必然会促使数据量呈指数级上涨,触发对数据中心更强劲的需求。不管是公有云市场还是私人业务,在数字化时代对海量数据的存储、处理、分析和应用已经成为一个热点和趋势,由此也催生了大数据和人工智能等相关产业。所有这些工作都需要基于数据中心基础设施进行,整个社会和行业对数据中心的需求将会越来越大。“作为信息社会的数字底座,数据中心已经成为推动社会发展的战略性基础设施” 。数据中心行业从2010年起进入了发展的快车道,技术进步行业繁荣,“从全国总体情况看,截至2019年年底,我国在用数据中心机架总规模达到314.5万架” 。

  • 2022-01-20
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浸没式液冷技术给数据中心降温方案

上世纪60年代开始,液冷已经被用在大型计算机上,但因为热负荷不高的情况下风冷成本更低也更安全,液冷产业并未得到太大发展。随着移动互联网的发展,数据中心需应对的业务复杂度日益提高,功率密度快速增长,数据中心因此变得越来越“热”,在绿色高效的发展压力下,液冷技术强势回归。

  • 2022-01-20
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从摩尔定律看计算芯片的发展

半导体行业有一条大家耳熟能详的定律——摩尔定律,它最早是由英特尔(lntel)名誉董事长戈登·摩尔( Gordon Moore)在1965年提出的。当时戈登·摩尔正在准备一个关于计算机存储器发展趋势的报告,在总结报告的绘制数据时,他发现了一个惊人的规律:每个新的芯片大体上包含其前任两倍的容量,每个芯片产生的时间都是在前一个芯片产生后的18~24个月内。

  • 2022-01-20
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算力经济下DPU芯片的发展机遇

当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心,从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心,通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济,而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力,已不仅仅是一个技术指标,它已经成为了先进生产力的代表。

  • 2022-01-20
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陶瓷电容器基础知识

陶瓷电容器基础知识:陶瓷介质电容器的绝缘体材料主要使用陶瓷,其基本构造是将陶瓷和内部电极交相重叠。陶瓷材料有几个种类。

  • 2022-01-20
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电线电缆用塑胶料综述

塑料是高分子材料,高分子是由许多单体分子连接而成的巨大分子,这些分子通常成直链状,但由于结构上的差异,有 时主链分支而成短侧链或长侧链,甚至由于架桥作用而形成三度空间的纲状结构。

  • 2022-01-20
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变压器不良分析和设计

荧光数码管由于阳极电流小于1MA,因而可能用MOS集成电路直接驱动。它有灯丝(称作阴极),栅极和阳极。阳极分成八个字段,阳极各字段上涂有荧光物质。各个电极通过底部引出须状管脚。

  • 2022-01-20
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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