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矿井水处理技术与工艺流程介绍

煤炭是我国重要的基础能源和原料,在国民经济中具有重要的战略地位,在我国一次能源结构中煤炭占到 70%以上建国 57 年来,共生产煤炭超过 372x108 吨为我国的国民经济和社会发展做出了巨大的贡献。在煤炭开采的过程中不可避免地大量排放矿井水和破坏水资源,目前,全国煤矿矿井水排放量约为 42 亿 m3,约占整个采矿业(有色治金、黄金、化工等矿山)的 80%,而利用率约为 26%。我国大部分富煤地区就是贫水地区,在“十一五”规划建设的十三个超亿吨煤炭基地建设中,有十个就是缺水地区。这些矿区用水短缺十分严重许多煤矿生产用水十分紧张,甚至使用不合格的生产用水,水资源的短缺已严重制约了这些煤矿区经济发展和人们生活水平的提高

  • 2023-07-14
  • 阅读340

自然语言处理技术分享

自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一,同时也是目前前沿的难题之-它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义,阐述自然语言理解的研究及其相关应用,综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望,是十分有意义的.

  • 2023-12-11
  • 阅读401

万字长文:企业数字化转型建设实战经典50问

首先还是得培养业务人员的AI意识,也就是数字化转型过程中经常提到的转意识;要让业务人员全面了解AI的背后逻辑是什么,如何在工作中利用AI,出现问题了原因是什么,是企业原始数据不够精细,还是管理流程出了问题,要让业务人员尤其是管理者清楚的知道AI并不是喊一句:芝麻开门那般简单,要拒绝完美主义,因为从技术角度讲当前的AI并不是完美的,从应用角度讲,还是有限的,因此企业需要的是一个AI+人工不断精进学习的过程,企业应当杜绝短期见效主义,出现一点问题后就大喊“AI无用论”的现象,所以业务人员具备AI思维很关键,要打破传统工作思维,用AI的逻辑去思考、解决问题是关键。

  • 2024-02-15
  • 阅读380

企业数字化转型:1个核心、2种力量、3个关键点、4大转型、5大平台

企业数字化转型源于当今数字化时代的巨大变革。随着科技的飞速发展和全球市场的日益竞争,企业们正面临着前所未有的挑战和机遇。这些挑战包括消费者行为的变化、新技术的涌现以及市场竞争的加剧。在这种环境下,传统的商业模式和运营方式已经不再适用,迫使企业必须适应这个新时代的变革。

  • 2024-02-15
  • 阅读298

熔断、隔离、重试、降级、超时、限流,高可用流量治理核心策略-万字方案

对于人类的身体健康来说,“三高”是个大忌,但在计算机界,系统的“三高”却是健康的终极目标。本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康,保障数据流动的均衡与效率,就如同营养顾问在维持人类健康饮食中所起的作用一般。

  • 2024-02-14
  • 阅读344

简单一招竟把nginx服务器性能提升50倍

接到重点业务需求要分轮次展示数据,预估最高承接 9w 的 QPS,作为后端工程师下意识的就是把接口写好,分级缓存、机器扩容、线程拉满等等一系列连招准备,再因为数据更新频次两只手都数得过来,我们采取了最稳妥的处理方式,直接生成静态文件拿 CDN 抗量

  • 2024-02-14
  • 阅读324

Redis也支持全文搜索了?这也太强了

在 newbee-mall-pro 项目中,拼音搜索我是通过先将中文转拼音后作为拼音字段存入 Redis 中,再通过 RediSearch 查询拼音字段来实现的。

  • 2024-02-15
  • 阅读299

java8的reduce方法原来是这样用

Java8 中有两大最为重要的改变,其一是 Lambda 表达式,另一个就是 Stream API 了

  • 2024-02-15
  • 阅读292
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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”。

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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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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