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一种用于楼宇智能空气净化器

本发明公开了一种用于楼宇智能空气净化器,包括进风箱,所述进风箱为圆柱形中空结构,所述进风箱的外表面等距离开有若干个进风口,所述进风箱下端固定连接有底板,所述底板的下端活动连接有四个万向轮,所述进风箱上端固定连接有一级净化箱,所述一级净化箱的外表面下部设置有状态显示灯,所述一级净化箱内设置有净化芯,所述一级净化箱上端固定连接有二级净化箱,所述一级净化箱和二级净化箱之间设置有一号通风板,所述二级净化箱上端固定连接有二号通风板,所述二级净化箱上端固定连接有防护顶盖,所述防护顶盖内固定安装有设备控制器。本发明的一种用于楼宇智能空气净化器,对空气进行多级过滤净化处理,净化效果好,且使用方便。

  • 2021-05-07
  • 阅读218
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OpenKruise-云原生应用全生命周期自动化的实战-王思宇

Platform提供的灰度升级: 1. 保留v1版本不动,扩出v2版 本operator,此时v2无流量 2. 用户通过修改灰度规则CR,指定v2版本需要承接流量的规则 3. Operator-manager下发规则给runtime,灰度生效

  • 2021-05-06
  • 阅读177
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03-云钉一体,安全护航

专属钉钉+阿里云安全灵活组合:通过IDaaS, MDM,DLP, SD-WAN等AI方式来做零信任安全例如身份强认证,动态授权, 而不是放入内网就不管了。 满足政企等级保护,分级分域,数据不落地,边界隔离,信创,国产密码要求。 钉钉移动+阿里云,满足即时通讯,音视频会议,性能可以轻松支撑数万用户远程办公, 此类解决方案价格更低,节省固定投资,免去了复杂的运维。

  • 2021-05-06
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空间智能技术发展与应用之智能制造

智能制造从产品生命周期的角度体现在产品设计智能化、工艺设计智能化、生产过程智能化、检验过程智能化、管理决策智能化,其中涉及诸多技术的应用,包括数字孪生技术、虚拟现实技术、智能装备技术、智能材料技术、机器人技术、人工智能技术等,机器人技术是期中比较典型的一个。

  • 2021-05-06
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如何为云原生应用带来稳定高效的部署能力

CloneSet、Advanced StatefulSet 均支持指定 Pod 升级方式: 1. ReCreate:重建 Pod 升级,和原生 Deployment/StatefulSet 一致 2. InPlaceIfPossible:如果只修改 image 和 metadata 中的 labels/annotations 等字段,则触发 Pod 原地升级;如果修改了其他 template spec 中的字段,则退化到 Pod 重建升级。 3. InPlaceOnly:只允许修改 image 和 metadata 中的 labels/annotations 等字段,只会使用原地升级。

  • 2021-05-06
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一种智能楼宇安防监控装置

本申请涉及一种智能楼宇安防监控装置,包括固定墙板、滑杆、滑杆安装机构、安装块、探头本体,所述固定墙板固定连接在墙体上,所述滑杆一端铰接在固定墙板远离墙体的一侧,所述滑杆另一端铰接在滑杆安装机构上,所述滑杆安装机构固定连接在安装块靠近固定墙板的端面上,所述安装块远离滑杆一端开设有第二滑槽,所述探头本体靠近安装块一端固定连接有连接杆,所述连接杆远离探头本体一端固定连接有第二滑块,所述第二滑块滑动连接于第二滑槽,所述安装块远离滑杆一侧固定连接有抵接于第二滑块以用于限制第二滑块位置的密封块。本申请具有方便调节监控角度的效果。

  • 2021-04-27
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刘一鸣-FHologres云原生实时数仓最佳实践_compressed

对于开源大数据领域,Hologres支持当下最流行的大数据开源组件,其中包括 对于埋点类数据,支持B/F/Spark/数据集成等大数据工具进行高性能的实时导入和批量导入 对于数据库类的数据,通过和Dataworks数据集成(DataX和StreamX)共建实现方便高效的数据库整库实时镜像到Hologres中,并满足金融企业对可管理性、监控、网络等的需求

  • 2021-04-25
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浅析高炉长寿问题的应用研究

炉缸是限制高炉寿命的关键部位之一,本文首先对当前高炉长寿存在的共性问题,对国内外研究现状 进行了综述。其次,分析了当前研究存在的缺陷和不足。最后,介绍了笔者在炉缸长寿问题研究的主要成果, 希望能够与炼铁同仁讨论

  • 2021-04-23
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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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