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数字化4:《数字化转型方案》

数字化4:《数字化转型方案》

  • 2023-03-27
  • 阅读393

光电开关的技术实现原理

光电开关(光电传感器)是光电接近开关的简称,它是利用被检测物对光束的遮挡或反射,由同步回路选通电路,从而检测物体有无的。物体不限于金属,所有能反射光线的物体均可被检测。光电开关将输入电流在发射器上转换为光信号射出,接收器再根据接收到的光线的强弱或有无对目标物体进行探测。

  • 2023-08-02
  • 阅读393

燃料电池电动汽车动力传动系统技术研究

燃料电池汽车是电动汽车的一种。燃料电池发出的电,经逆变器、控制器等装置,给电动机供电,再经传动系统、驱动桥等带动车轮转动,就可使车辆在路上行驶,燃料电池的能量转换效率比内燃机要高2-3 倍。燃料电池的化学反应过程不会产生有害产物,因此燃料电池车辆是无污染汽车[1-3]。随着对汽车燃油经济性和环保的要求,汽车动力系统将从现在以汽油等化石燃料为主慢慢过渡到混合动力,最终将完全由清洁的燃料电池车替代[4]。

  • 2023-11-03
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综合布线系统培训资料

综合布线是一种模块化的、灵活性极高的建筑物内或建筑群之间的信息传输通道。通过它可使话音设备、数据设备、交换设备及各种控制设备与信息管理系统连接起来,同时也使这些设备与外部通信网 络相连的综合布线。

  • 2023-08-01
  • 阅读393

LED显示屏的基本概念和几种基本计算方法

从 20 世纪末兴起 LED 显示屏技术到现今,整个 LED 显示屏行业已经趋于技术成熟,需求稳定,就整个 LED 行业而言,LED 显示屏占据了不小的份额,我司本身并不具备生产 LED显示屏的能力,但是我们业务人员偶尔会碰到终端客户对 LED 显示屏有明确需求的情况。故在此介绍 LED 显示屏的基本概念及基本的 LED 显示屏的计算方法,供各位在制作显示屏方案时使用。

  • 2023-05-08
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三问工业APP:企业需要什么样的工业APP?什么样的工业APP才好用?什么样的企业能研发出好用的工业APP?

工业APP是数字经济发展的关键要素,是工业互联网、大数据、人工智能深化应用的关键。工业APP的本质是模型和数据,软件只是它的外衣。大力发展工业APP,有利于发挥软件赋能、赋值、赋智作用,对繁荣工业互联网平台应用生态、促进工业提质增效和转型升级具有重要意义。

  • 2023-02-01
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HDFS 2.x 升级到 3.x 在车好多的实践

HDFS 集群作为大数据最核心的组件,在公司承载了DW、AI、Growth 等重要业务数据的存储重任。随着业务的高速发展,数据的成倍增加,HDFS 集群出现了爆炸式的增长,使用率一直处于很高的水位。同时 HDFS文件数持续增长导致Namenode 压力过大、RPC 过多,整体性能下降。作为集群 admin ,保证集群稳定、提高资源利用率为公司降本增效是我们最主要的责任。面对存储增长带来的挑战

  • 2021-05-06
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工业互联网和智能制造

互联是基础,工业互联网是工业系统的各种元素互联起来,无论是机器、人还是系统。互联解决了通信的基本,更重要的是数据端到端的流动,跨系统的流动,在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上,通过数据流动和分析,形成新的模式和新的业态。这是工业互联网的基理,比现在的互联网更强调数据,更强调充分的连接,更强调数据的流动和集成以及分析和建模,这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。

  • 2021-04-29
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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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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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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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