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陈璐:频域响应法在电力电缆缺陷定位中的研究综述

频域响应法对电缆特征阻抗变化微弱缺陷具有较高的识别灵敏度,在电缆日常运维中得到了初步的应用。首先介绍了频域响应法的基本原理,然后梳理了基于宽频输入阻抗谱和基于首端反射系数谱的频域响应法及其定位改进算法的研究进展。在此基础上总结分析了目前频域响应法在现场应用存在的技术难题,介绍了新型缺陷定位方法时频域反射法在提升电缆缺陷定位灵敏度方面的研究与应用,最后指出了频域响应法未来的扩展研究方向。

  • 2024-12-24
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5G+智慧教育”典型应用场景及案例集

希望通过本案例集的编制,展示和推广“5G+智慧教育”应用试点项目的创新实践和建设经验,为各级各类学校、行业相关单位开展“5G+智慧教育”系统建设、应用部署、方案研发等提供参考,进一步推动?5G?与教育融合创新发展,支撑网络强国、教育强国建设。

  • 2024-12-24
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企业数据治理体系知识

数据治理是人工智能的基础,数据治理的目的是在业务价值驱动下提供高质量的大数据,而人工智能本身是大数据应用的一种商业模式,数据治理和人工智能就好比一枚硬币的正反面一样密不可分,数据治理强调修炼内功,人工智能侧重预测未来。

  • 2024-12-24
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智慧工业园区规划设计方案

智慧企业是将信息技术与企业生产、经营管理有效融合,以全面的基础配套和资源平台为基础通过信息的整合与协同,提供可服务于企业活动主体的政府、企业、公众的各类智慧应用,从而驱动企业的管理决策、生产方式、公共服务的科学发展

  • 2024-12-24
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袁发庭博士:基于多岛遗传算法的干式空心电抗器热磁联合优化方法

根据等高等热流的空心电抗器设计参数,建立了三维流场-温度场耦合仿真模型,得到了电抗器详细的温度场和流场分布特点,仿真结果表明电抗器内部各包封线圈温升基本相同。提取包封线圈和气道沿轴线方向温度和流速分布,得到包封线圈与气道间的散热特性。在此基础上,选取内部包封线圈-气道单元来反映电抗器的整体温升,结合竖直管道对流换热实验关联式,推导出电抗器的温升计算方法。联立电抗器的电感守恒和结构方程,构建电抗器金属导体用量与包封线圈整体外形比例、气道宽度和包封数量等参数间的关系式,分析了各结构参数对电抗器金属导体用量的影响规律。将电抗器金属导体用量作为优化目标,采用多岛遗传算法获得线圈的最佳结构参数,优化结果表明在保证电抗器电感和温升恒定且满足损耗的要求下,优化方法能够显著降低金属导体用量,可为电抗器的优化设计提供重要指导。

  • 2024-12-23
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智慧农业数据挖掘解决方案

智慧农业就是将互联网+、大数据、云计算、物联网.移动互联、音视频、3S、无线通信及专家智慧与知识运用到传统农业中去,使传统农业更具有“智慧”,让数据发挥价值,让决策更科学。

  • 2024-12-23
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数字化转型-数据治理

数据如石油,也是数字经济的基础;但是如果没有管理,数据有可能会成为巨大的风险,糟糕的油质将导致汽车的抛锚。 数据如人体内流动的血液:血液如有杂质,血液流动收影响;血液如坏掉,人体无法获得营养,人的结果可得而知。

  • 2024-12-26
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低空经济产业发展白皮书

白皮书不仅是对低空经济发展历程的系统梳理与深刻总结,更是对未来发展趋势的精准洞察与科学规划,旨在汇聚各方智慧与力量,激发行业创新活力,促进产业链上下游的紧密合作与深度融合,共同开创低空经济高质量发展的新纪元,助力中国经济在现代化产业体系建设的征途中加速前行

  • 2024-12-23
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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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