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持续发展:半导体行业芯片绿色精益制造(12页)--德勤

新建的现代化绿地工厂可助推行业改善碳排放,而制造转型可赋能绿地工厂和现有棕地工厂降低能源、水和工艺气体使用强度。

  • 2024-04-23
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第11章知识图谱及其应用

知识图谱是AI领域的一个重要分支,它结合了语义技术、数据挖掘和图论等多个学科的研究成果,用以构建跨领域知识的关联网络,对于提高信息检索的准确性和丰富用户体验等方面具有重要价值。

  • 2024-04-23
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187张PPT!防错技术手册,完整版!

防错,它可以是一种机械或电子装置,能够防止人为地错误或者让人一眼就看出错误的位置。今天将通过三部分:防错方法的基本知识、防错方法的应用和防错方法实战案例分析来介绍,希望对大家有所助益。

  • 2024-04-23
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MES技术及其应用西门子MES剖析

SIMATIC IT 是西 门 子的MES 解决方案,它可以完整的集成在全集成自动化(TIA)解决方案中。 SIMATIC IT Production Suite是西 门 子SIMATIC IT产品的核心,它由SIMATIC IT Framework和SIMATIC IT Components组成。

  • 2024-04-22
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ESG基础认知(10页 PPT)

ESG理念最初是从18世纪早期的伦理投资开始的。宗教基金是早期伦理投资的一个典型代表,投资者会筛选掉他们认为会伤害人民的投资对象,如化工、制革类企业。

  • 2024-04-22
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BOM清单

为什么要问诸如物料清单 (BOM) 这样令人打哈欠的烦恼话题呢?与制造专业人士提起这个问题,他们的目光立刻变得呆滞,而精益文献在这个问题上却保持沉默。 然而,参与装配的每个人都同意,BOM 是其活动的核心,BOM 长期存在准确性问题,这些不准确性的解决方法会损害公司更新和定制产品的能力,而且 BOM 维护会占用资源。也许值得对这个主题进行一些思考并进行对话。

  • 2024-04-22
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西门子完整数字孪生解决方案概述

大多数技术都基于 MindSphere 云,它被描述为一个开放的物联网操作系统。用户可以访问西门子构建的本机应用程序,也可以开发自己的应用程序,还可以访问由快速增长的第三方生态系统编写的应用程序。每个设备都将实现互联和智能化,但需要应对更长的周期时间——例如,您可能每 1-2 年更换一次手机,但您大约 10 年或更长时间都不会更换工厂机器。MindSphere 提供了一个统一的数据层,将软件工具和物理设备结合在一起。

  • 2024-04-22
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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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