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新能源电站集中运营分析平台技术方案

实现远程监测,全面、直观地展示电站关键设备的运行情况,辅助生产管理工作;实现各电站运行管理、设备资产管理以及生产运营分析,远程实时把握电站的生产运营情况,为电站的建设、运维等经营、生产活动提供决策依据,全面提升电站运营水平;实现以电站生产运行指标体系为标准,对电站运行数据进行多层次、多维度综合对比分析,评估电站生产运行情况,提供全面的生产运行报表,为电站管理决策提供有力的数据支持。

  • 2021-03-12
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专题研究:机器视觉,5G工业的眼睛

5G赋能工业,工业软件MES是5G工业的灵魂,而机器视觉则是5G工业的眼,是实现工业智能化、数据化关键。 2、未来趋势:在5G工业的大背景下,深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉; 3、3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域,拉高行业的整体天花板。相较于 2D 视觉,3D 视觉可以更好地进行多传感器融合,检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息,应用领域远多于 2D 视觉。

  • 2021-03-09
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2021版:5G应用场景研究

5G即第五代移动通信技术,相比于3G/4G具有大宽带、高速率、广连接等特性。5G的商用将开启万物互联的时代,加速推进Al、物联网等产业的发展,数字产业对通讯基础设施的依赖将使得5G新基建将成为疫情之后提振经济的重要驱动。

  • 2021-03-09
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工业软件,中国制造崛起的关键

在全球智能制造大趋势下,中国积极发展工业软件,取得了良好的发展势头,市场规模维持较高速的增长,近五年年均复合增长率超16%。 纵观全球,工业软件巨头均诞生于工业制造强国,我国作为全球唯一完整工业体系的国家,具备诞生全球工业软件巨头的基础。

  • 2021-03-09
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小体积有大作为,基于纳米传感器技术的疾病快速诊断实现方式探索

面对COVID-19新冠肺炎疫情在全球的蔓延,防疫的关键在于“以快打快”,快速地筛查发现潜在的病例对控制病毒传播至关重要。现今使用的通过测量额温确认是否发热的方法无法检测出无症状感染或症状发生前的感染,也无法将这种致命的新型冠状病毒和威胁较小的呼吸系统疾病区分开来。如何科学地加快检测进程显得尤为关键。本文以ADI与开创性的生物技术公司Pinpoint Science合作设想推出的基于便携式纳米传感器技术的快速诊断装置为例,探究纳米传感器在更广泛的快速检测领域的应用。

  • 2021-03-04
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智慧校园视野下学校信息化 领导力的建设及培养路径

随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.

  • 2021-02-26
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企业即时通讯云解决方案

开发者通过音视频通讯云平台提供的客户端SDK和云端开放API,即可在最短时间内将IM通讯服务功能整合进自己的产品中。

  • 2021-02-26
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云端的智能应用软件架构及技术要点

针对油气智能平台的应用集成写的一篇总结,本文用于梳理在一个智能平台中的智能场景应用的软件开发与集成技术,用以在后期指导基于人工智能的软件开发。因为该技术具有一定的通用性,就发出来了。2019年9月的稿,2020年4月修改了一部分,仅供参考。

  • 2021-02-26
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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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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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2026综合算力全景分析

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