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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
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NB-LoT智慧水表白皮书-华为+深圳水务集团

当前,传统水表和智能水表在解决供水企业痛点时存在许多问题,而NB-IoT物联网智慧水表的高安全、广覆盖、大连接、低功耗可以较好的解决传统水表和原有智能水表的问题,并更好的满足水务行业的发展需求。

  • 2021-04-16
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5G时代双千兆关键技术发展趋势探讨

立足网络基础能力提升,不断提升网络大带宽满足流量爆发式增长需求,通过网络切片能力满足业务差异化SLA要求.面向业务渗透能力拓展,深入开展网络SDN能力建设满足智能化需求,通过云网融合深度匹配业务发展

  • 2021-04-16
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高炉湿法喷注料抗侵蚀性能研究

高炉内衬湿法喷注技术,已普遍应用于高炉检修过程内衬修复。湿法喷注材料的选择,在考虑强度、耐磨、抗热震等物理性能的同时,需重点突出其抗气氛侵蚀性能,即抗 CO 侵蚀。经对材料多角度试验, 综合分析,选择低铁莫来石作为喷注料骨料,既提高材料抗 CO 侵蚀性能,又兼顾材料强度及抗热震性能。本文侧重对材料侵蚀性能试验过程和结果作出分析与评价,供参考。

  • 2021-04-16
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三位一体的智能化MES

市场上的多数MES包含了物料入库、生产排程、生产执行、质量检验、设备维护、仓储管理等功能。在这些MES的实施过程中,一个重要的组成部分就是数字看板。但看板是否获取了生产流程中所有有价值的信息,这些信息的呈现方式是否一目了然,,,,,,

  • 2021-04-16
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Microsoft中国芯片设计云技术白皮书

随着国内“大兴土木”、“千家争鸣”的大局面的兴起,半导体行业的基础设计平台——EDA 设计环境平台也呈现出逐渐升温的局面。尤其是基于“云”计算的EDA 设计环境的发展,虽然还处于非常初期的阶段,从各个方面的需求来看,已经是呼之欲出。

  • 2021-04-16
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钢结构智能制造方案-钢结构全生命周期管理系统

被冠以“基建狂魔”的国内基建行业,随着国家基础建设的逐步完成,增长趋缓。作为钢结构重要应用领域基建行业的增长趋缓,导致整个钢结构行业也趋于“龙头效应”, 未来钢结构企业方向在哪儿呢?钢结构企业市场竞争区域白热化,地域化竞争优势明显,产品竞争力趋于价格化,如何在竞争激烈下能够生存并且做到良性发展是目前各个企业均在探索的方向,以前钢结构企业粗放式的生产运营模式将被淘汰,未来企业的竞争不仅仅在技术上,还体现在如何利用好智能制造。

  • 2021-04-16
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Python语言_讲义4

Python 是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非 常难学的 C 语言,非常流行的 Java 语言,适合入门编程上手的 C# 语言,适合初学者的 Basic 语言,适合网页编程的 PHP 、 Java 语言等等。

  • 2021-04-16
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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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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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