• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

SaaS参考架构和关键技术

云计算服务现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别,那么也没啥,因为很多人确实不知道。 云其实是互联网的一个隐喻,云计算其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用,数据,或者服务。 任何一个使用基于互联网的方法来计算,存储和开发的公司,都可以从技术上叫做从事云的公司。然而,不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO,所以有时候看到云技术背后的一些词可能会比较头疼。 云也是分层的任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。

  • 2021-09-08
  • 阅读416
  • 下载0
  • 27页

物料描述模板技术解析及10个典型行业实践示例

为了有效规避企业物料(产品)一物多码、同名异义等诸多数据标准化问题,本文比较系统地介绍物料描述模板技术和方法,确保一物一码、同名同义,实现物料在企业工程设计、供应链物流、生产制造、营销及售后等各个业务流程的畅通。同时列举常见的10个行业实践案例,辅以示例。

  • 2021-05-07
  • 阅读415
  • 下载0
  • 33页
  • pdf

【IJER】大数据环境下基于小批量卷积神经网络的核能生产安全故障诊断系统

在核能生产中,随着大数据和工业4.0时代的不断创新和挑战,保证无故障运行安全将变得更加复杂和智能化。本文提出了一种新的具有小批量处理的优化卷积神经网络(SCNN),并将其组装在核故障诊断系统中。使用包含全部316个模拟器传感器特征的11种正常和故障条件来评估所提出的诊断系统的性能。与正常操作和在相同条件下添加退出操作相比,使用SCNN进行批量归一化的应用显著优化了模型验证的准确性和100个迭代下的损失。此外,通过比较传统的二元和多重分类方法,突出了出色的诊断准确性。该诊断系统实现了更精确的诊断准确性,将为操作人员提供有益的指导,帮助他们做出准确快速的决策,确保核能生产安全。关键词:卷积层可视化、卷积神经网络、深度学习、故障诊断、核能生产、小批量处理.

  • 2024-10-08
  • 阅读415

【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414

《信息化和工业化融合管理体系 评定指南》(GBT 23003-2018)

国家标准《GB/T 23003-2018信息化和工业化融合管理体系评定指南》标准编号GB/T 23003-2018,本标准提供了信息化和工业化融合(以下简称两化融合)管理体系评定原则,给出了两化融合管理体系评定组织和评定过程,按过程方法实施评估审核的要求,以及GB/T 23001-2017的评估审核要点。

  • 2021-03-29
  • 阅读413
  • 下载0
  • 30页
  • pdf

滚动轴承的状态监测与故障判断1

本文中研究滚动轴承故障诊断研究的基本方法将采用滚动轴承的振动信号分析的方法,采取与正常轴承振动信号作对比的方式,抽样选取不同轴承振动的信号,通过比对从而判断该滚动轴承的故障类型并在此基础之上获得其状态监测的方法。

  • 2023-09-04
  • 阅读413

商业银行数字化转型中的数据治理

2020年4月9日,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据作为一种新型生产要素,与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列,并明确要加快培育数据要素市场,推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护。

  • 2022-11-21
  • 阅读413

机器人与工业自动化

随着科技的提升,机械制造产品在人们生活中水起到的作用越来越大,所以使得人们对于智能化技术水平的需求也越来越高

  • 2022-02-07
  • 阅读413
  • 下载0
  • 531页
  • pdf
上一页 1 …… 96979899100101102103104105106 …… 2193 下一页 共 17543 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

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”。

  • 阅读400
  • 下载5

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。

  • 阅读618
  • 下载4

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。

  • 阅读574
  • 下载4

OpenClaw替我干科研

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。

  • 阅读521
  • 下载0

最新上线

IT运维信息安全解决方案

,提供IT运维服务中的信息安全管理一直是重点问题之一。企业和IT服务供应商将一起参照IS0/IEC27001标准内容不断完善对IT运维服务的安全管理,确保能为企业和组织的信息安全管理提供可靠保障。

  • 阅读42
  • 下载0

智慧应急平台项目建设方案

采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台,搭建感知设备接入管理平台,实现对感知层的设备的接入和管理,实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体,提供WEB图形化用户界面,带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。

  • 阅读44
  • 下载0

数据安全建设方案

结合数据流相关的业务流程,加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单,增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标,加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求,新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化,及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构,调整和持续执行数据安全策略和规范。

  • 阅读48
  • 下载0

云数据中心设计方案

模块内应配备视频管理和存储设备(提供接口供远程访问,可查看实时视频、历史录像),例如DVR设备,实现本地录像功能。

  • 阅读44
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南