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数据治理领域最容易混淆的16组术语概念辨析

近期拜访了不少客户,发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样,甚至完全是错误的,有些厂商为了追求时髦和新颖,一味追求新的概念,甚至有些概念的完全是张冠李戴,给市场制造了居多混乱和困扰,给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由,希望该篇文章能正本清源,能给广大读者起到一定指导作用。

  • 2023-02-06
  • 阅读414

浅议设备“5+4”管理之全寿命周期管理

随着企业生产经营所用的主、辅机设备逐步向大型化、高速化、自动化、智能化的方向发展,设备管理的要求日益提高,设备全寿命周期管理(PLCM)已经成为新时代设备管理现代化的客观要求。

  • 2023-02-06
  • 阅读386

不同生命周期的润滑油检测要求

从润滑油生产供应商的角度,新油是调和生产完成并满足相关标准的油品。新油分关注的是符合性,即通过分析判断油品的质量是否符合标准的要求。

  • 2023-02-06
  • 阅读349

图文并茂,轴承的安装方式,以及错误安装示范

装轴承应尽量在干燥、无尘的区域进行,并应远离会产生金属碎屑和灰尘的设备。当必须在复杂的环境下安装时,应当把污染降到最低。安装轴承时,应当根据类型和尺寸,选择机械,加热或液压等方法进行。

  • 2023-02-06
  • 阅读346

数据治理之数字画像

随着全网步入大数据时代,企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上,各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起,而数据应用的底层——数据治理,却鲜有整体的理论体系。如何避免治理工作自身“无的放矢”,如何量化数据基础建设的贡献,我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富,在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。

  • 2023-02-03
  • 阅读509

一文弄懂AI绘图背后的核心技术DiffusionModel

最近 AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。

  • 2023-02-03
  • 阅读488

ChatGPT会成为下一代搜索引擎吗?

作为智能对话系统,ChatGPT最近两天爆火,都火出技术圈了,网上到处都在转ChatGPT相关的内容和测试例子,效果确实很震撼。我记得上一次能引起如此轰动的AI技术,NLP领域是GPT 3发布,那都是两年半前的事了,当时人工智能如日中天如火如荼的红火日子,今天看来恍如隔世;多模态领域则是以DaLL E2、Stable Diffusion为代表的Diffusion Model,这是最近大半年火起来的AIGC模型;而今天,AI的星火传递到了ChatGPT手上,它毫无疑问也属于AIGC范畴。所以说,在AI泡沫破裂后处于低谷期的今天,AIGC确实是给AI续命的良药,当然我们更期待估计很快会发布的GPT 4,愿OpenAI能继续撑起局面,给行业带来一丝暖意。

  • 2023-02-03
  • 阅读708

各种压缩机知识回顾(动画演示)

气体压缩机是许多工业部门必不可少的重要设备。在石油化工生产中占有更重要的地位。今天小七跟大家介绍一下各种压缩机的工作原理和特点。

  • 2023-02-03
  • 阅读387
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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