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工厂智能监控与制造信息化解决方案

制造执行系统 MES 作为 ERP 管理系统及现场自动化系统中间的执行层是工业 4.0 时代填补企业黑箱的关键系统,已广泛应用于汽车、半导体、电子、家电、食品、医药、化工等不同行业。通过制造业实施 MES 系统,可于统一平台上集成生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、报表等管理功能,使用统一的数据库,并通过网络联接可同时为生产、质检、工艺、物流等部门提供车间管理信息服务。

  • 2021-04-26
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工业互联网标识解析体系简介

如今,伴随着5G、大数据、人工智能等新一代信息技术的应用和发展,网络化、智能化、数字化成为了社会发展的风向标,进入万物互联时代,人、事、物都可以通过互联网连接起来。那么,对于工业制造来说,庞大、复杂、固定的机器如何实现对话?又怎样实现互通互联?这就出现了工业互联网标识解析体系。

  • 2021-04-26
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丙烷脱氢工艺发展趋势分析

近年来国内丙烯工业发展迅速,2019年,国内新增丙烯产能达到3.66 Mt,同比增长10.6%。在新增产能中,传统石化路线占比明显下降,新兴工艺产能增长迅猛,占新增产能的81.15%。当前全球乙烯原料多元化和轻质化发展趋势明显,采用乙烷等轻烃制乙烯将成为趋势,传统路径石脑油裂解副产的丙烯产量增速将趋缓,丙烷脱氢(PDH)或将成为未来丙烯扩能的主要方向。PDH工艺有着原料单一、流程短、丙烯收率高、投资成本低、经济性高等优势。未来如何拥有长期、稳定、相对低廉的丙烷资源和充足的丙烷储存设施,将成为影响PDH发展的关键。

  • 2021-04-26
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人工智能进行时:人类的未来与未来的人类

人工智能正在塑造着人类的未来,也在塑造着未来的人类。人工智能不遥远,也不可怕,它改变着我们生活中的点点滴滴,为我们带来便利,它也会和人类共同进步。它是人类的孩子,也是人类的朋友,或许还会成为未来人类的一部分,让人类变得更强大。

  • 2021-04-25
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AI 编程语言图鉴

人工智能是一个非常广阔的领域,不同的领域的应用场景对编程语言的特性要求也不尽相同,因此选择合适的编程语言非常重要,不仅能够为开发人员节省时间及精力,也能增加系统的稳定性。对于开发人员来说更是要站在全局的视角去审视编程语言的选择。

  • 2021-04-25
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AI数据服务,标注AI的未来

近年来,随着深度学习技术的不断进步,AI在加速落地。在这个过程中,作为人工智能技术的底层支撑,以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

  • 2021-04-25
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VMware虚拟化实施方案

VMware虚拟化实施方案 在本期项目中,将遵照规划和架构设计进行项目实施。本实施方案不涉及具体操作步骤和细节配置,而主要针对项目实施的过程进行控制。预计的实施步骤如下: 1.准备阶段 准备阶段是为项目的实施搜集各方面资料和必要的工具,同时也包括双方参与实施人员的确定。准备阶段主要内容如下; 软件介质准备,包含项目涉及的所有软件产品介质,如果是项目内采购则由卖方准备,如采用用户现有的软件则由用户方提供,主要的介质包含

  • 2021-04-25
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炼钢精炼技术的发展与展望(II)

二次精炼技术应用于在转炉或电弧炉中熔化并进行一次精炼的钢液,以调整钢的化学成分和温度。为了最大限度地提高初炼炉能力,为了生产高纯度和高清洁度的钢材,二次精炼是一个必需的工艺过程

  • 2021-04-23
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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