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煤立磨喂料锁风装置的改造

以5000t/d水泥熟料生产线煤立磨三道锁风阀改造为例,针对MPF2217煤立磨喂料下料管锁风装置频繁堵料,故障率高,尤其冬季生产时三道锁风阀堵料严重的问题,通过调研学习,并总结多次改造治理的经验,实施了拆除三道锁风阀、增加导料槽和增加密封钢屋等措施,改造后解决了三道闸板堵料问题,降低了职工的劳动强度,改善了现场环境,提高了设备运转率。

  • 2021-10-28
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Machine Learning-算法汇总介绍

那么算法很多,如何做好分组有助于我们更好记住它们,作者给出了2条算法分组的方式: ? The first is a grouping of algorithmsbythe learning style.(通过算法的学习方式) ? The second is a grouping of algorithmsbysimilarity in formorfunction (like grouping similar animals together).(通过算法的功能) 下面就会从这2个角度来阐述一下机器学习的算法。

  • 2021-09-28
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数字孪生绿色工业之盾构机三维可视化

建国以来,我国铁路隧道的建设取得令人瞩目的进步,其数量和总延长都已位居世界各国之首。从“卡脖子”到人无我有,人有我优,隧道的建设提高了车辆的行程时间、使人民生活更加便捷、生活水平提高,而隧道的建设最大的功臣就是盾构机。

  • 2021-11-01
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DeepMind的新强化学习系统是迈向通用AI的下一步吗?

对于精通围棋、星际争霸 2 以及其他游戏的深度强化学习模型而言,关键的挑战之一是它们无法将其能力泛化到训练领域之外。这种限制使得将这些系统应用到现实世界中变得非常困难,在现实世界中,情况比训练 AI 模型的环境复杂得多且不可预测。

  • 2021-09-29
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车身结构及整车路噪优化

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  • 2021-10-22
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基于WindowsCE.NET的燃料电池电动汽车显示系统的研究与实现

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  • 2021-10-18
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数字化生态下的数字化转型

总体而言,要想在数字时代紧跟潮流,传统型企业的高管团队可以遵循上述四点建议构建企业未来发展规划。当然,除此之外,有很多其他因素也需要考量。如果没有正确的企业发展规划和与之匹配的管理思维,极有可能走错方向。即便走对了方向,也可能速度太慢,抑或停滞不前。

  • 2021-09-30
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基于大数据的智慧消防解决方案(消防大数据)

伴随着城市建设的快速发展,城市消防安全风险的不断上升,城市高层、超高层建筑和大型建筑日益增多,建筑消防安全问题越来越突出。

  • 2021-10-08
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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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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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