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数据中心的基础知识

数据中心,现场通常指互联网数据中心,英文缩写是IDC,也就是Internet DataCenter。 数据中心是一种物理设施,可以占用一个房间、一座建筑物或多座建筑物。 数据中心容纳了大量的计算机和数据通信设备,设有冷却、安全、运维等支持系统。 简单来说,数据中心就是一个超大号的机房。

  • 2024-09-04
  • 阅读291

基于人工智能的火电机组全局性能一体化优化研究

近年来,人工智能技术在火电行业的应用已从探索阶段逐步走向工程实践。早期的应用主要集中在设备故障诊断与预测性维护,如通过对振动、温度等信号的分析,提前预警风机、泵、磨煤机等关键辅机的潜在故障。在运行优化方面,AI的应用多见于局部过程的优化,例如: ·燃烧优化:利用神经网络或支持向量机建立燃烧工况与锅炉效率、NOx排放的映射关系,通过遗传算法等寻优,给出最优的二次风配比、燃尽风开度等建议。 ·汽轮机性能监测:基于数据驱动模型实时计算汽轮机的相对内效率、热耗率,辅助运行人员发现性能劣化趋势。 ·脱硫脱硝系统优化:智能控制脱硝剂的喷入量,在保证排放达标的前提下减少物耗。

  • 2025-12-03
  • 阅读291

基于YOLO-CDF神经网络的安全帽检测_张学锋

针对当前安全帽检测准确性低和适应性差的问题,提出一种以 YOLOv3 网络为基础,进行相应改进的安全帽检测方法; 为了保证安全帽检测的准确度和增大对图片中安全帽的关注度,采用注意力机制增强了从图片提取出的空间信息和语义信息,减少了图像细节的丢失,再使用可变卷积来适应人的姿态变化,增强了模型对目标的适应性,减少了一定量的训练样本,最后通过改变输出特征图的尺寸,融合浅层的网络特征,提升了人头等小目标的识别率; 采用自制的HELMET 数据集对方法进行训练与测试,并通过对比实验表明: 方法相较于其他检测方法能够提取到更多的目标特征,达到更高的平均精度均值,同时在实际应用中 适应性较好。

  • 2023-02-08
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全员设备管理TPM培训课件

全员设备管理TPM培训课件

  • 2024-02-14
  • 阅读291

基于MATLAB的语音信号采集与处理

语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的

  • 2023-12-04
  • 阅读291

【ChatGPT】阿里版 ChatGPT 突然官宣意味着什么?

阿里版本ChatGPT

  • 2023-04-28
  • 阅读290

内控制度0:《德钦-内控手册与内控基础》

内部控制和风险管理是公司治理的有机组成部分,正如内部和外部审计的由来一样。像种子一样有一种内生的要求。 一颗好的苗子注定会在阳光雨露中茁壮成长,一个好的企业注定会在良好的治理环境中不断提升风险管理的水平。 风险管理的范畴大于内部控制,它还针对企业外部的各种风险要开展风险应对管理; 内控是风险管理的重要组成部分,是风险诸多风险应对手段中最核心的一种手段,是针对企业内部的可控风险的有效防范体系。 固有风险和剩余风险在全面风险管理工作重视两个重要的定义,提醒管理者在不同层面上可能面临的风险的程度(固有风险、剩余风险)以及作为进一步风险进行应对的基础(剩余风险)。 固有风险:是指假定不存在任何风险管理措施和内部控制,导致企业发生某方面或多方面损失的风险。固有风险考虑的是风险可能造成的最坏影响。

  • 2023-03-26
  • 阅读290

库存的基本介绍,种类和功能

首先来简单解释一下概念,库存(Inventory)是用来维持企业的日常经营,我们需要原材料(Raw Material)来启动生产,维修与生产耗材(Maintenance,Repair,Operating)来辅助生产活动

  • 2024-02-14
  • 阅读290
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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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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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