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新能源储能一体化场站智慧化建设方案(97页 WORD)

随着能源结构转型和电力体制改革不断深入,我国可再生能源发电行业快速发 展,可再生能源装机容量和发电量持续增大。在利好政策和行业发展趋势推动下, 各发电集团积极提出“大力发展新型能源 ”的发展方针,“十四五 ”期间新能源将 成为电力机构的主力军。同时,在新能源发展过程中也面临着极大的考验,在能源 结构大调整的背景下,项目投建主体专业水平参差不齐,如何保证投建项目安全、 稳定、高效运行,降低能耗和设备损耗,提升能效和能源销售收入,最大化投资回 报率和客户满意度,已经成为新能源场站的核心关注点,智慧场站的建设也逐渐成为各发电企业的竞相探讨的热点之一。

  • 2024-05-27
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区块链司法存证应用白皮书

随着信息化的快速推进,诉讼中的大量证据以电子数据存证的形式呈现,电子证据在司法实践中的具体表现形式日益多样化,电子数据存证的使用频次和数据量都显著增长。不同类型电子证据的形成方式不同,但是普遍具有易消亡、易篡改、技术依赖性强等特点,与传统实物证据相比,电子证据的真实性、合法性、关联性的司法审查认定难度更大。传统的存证方式面对日益增长的电子数据存证需求,逐渐显露出成本高、效率低、采信困难等不足。此外,在司法实践中,当事人普遍欠缺举证能力,向法院提交的电子证据质量较差,存在大量取证程序不当、证据不完整、对案件事实指向性差等问题,直接影响到电子证据在诉讼中的采信比例。 区块链技术特有的不可篡改、不可抵赖、多方参与等特性,与电子数据存证的需求天然契合。

  • 2021-03-25
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  • 57页
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能源管理PPT

1、建立能源消耗、分析信息的集中显示,将能源实时监控与工业园区业务相结合,为管理部门实时掌握有关的能源数据,指挥决策提供有利支持2、改变能源数据的采集方式,由人工方式转变为自动采集,提供能源数据采集的及时性、准确性3、实现能源(水、电、气、煤、暖耗能设备)管理的实时运行动态趋势监控4、实现各种资源、能源消耗日、月、年的分类报表及统计分析报表的自动生成5、通过优化能源管理的方式和方法,改进能源平衡的技术手段,实时掌握能源需求和消耗情况,使能源的合理利用达到一个新的水平,实现在线监控个能源消费情况,减少能源事故发生。

  • 2021-02-14
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  • 42页
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数字孪生流域关键技术研发与实践应用

新一代信息技术发展,推动经济社会各领域向数字化、网络化、智能化加速跃升,为提高水利治理能力提供技术驱动。

  • 2023-06-21
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公司研究可靠股份-成人失禁龙头启航多赛道齐头并进-21061717页

■渗透率提升+老龄化趋势,成人失禁行业是快速增长的朝阳行业: 2020 年我国 成人失禁用品市场规模达 104.7 亿元,CAGR5 达到 21%,是个护行业增速最快的 子领域。目前成人失禁行业仍处于导入期:2020 年我国 65 岁以上人口 1.9 亿,失 能/半失能老人人口将近 4200 万,按照中档产品 200-300 元/月消费量计算,成人 护理潜在市场空间超 800 亿。在老龄化趋势下,行业潜在空间仍将进一步扩容: 2020 年中国 60 岁以上人口 2.64 亿,占比 18.7%,其中 65 岁以上人口 1.9 亿,占 比 13.5%;老龄办预计 2050 年国内老龄人口峰值可超 4 亿人,较目前增长 50%以 上,失禁护理用品在未来 30 年间需求增长空间巨大。

  • 2021-06-23
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濠河智能化景区建设方案(1)_20231215111638

南通市濠河风景区,位于国家历史文化名城南通的中心,是国内保存最为完整的古护城河之一,史载后周显德五年(公元958年)“筑城即有河”,全长10公里,水面1040亩,最宽处215米,最窄处仅10米。

  • 2023-12-15
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高速公路智能全程监控系统关键技术及其案例分析

支撑高速公路运营管理的通信、收费、监控等系统是交通智能信息化的重要组成部分。随着计算机网络、自动化处理技术的水平不断提高,视频监视及人工智能等各项技术的广泛应用,高速公路智能全程监控系统的实施条件已经具备。文章就解决当前高速公路智能全程监控系统的关键技术进行分析并结合相关案例做出说明。

  • 2023-10-26
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生物质能发电技术与装备

能源是国民经济重要的基础产业,是人类生产和生活必需的基本物质保障。目前,能源供应主要依靠煤炭、石油和天然气等化石能源,化石能源资源的有限性和化石能源开发利用过程中引起的环境问题,对经济和社会的可持续发展产生了严重的制约。我国已成为能源生产和消费大国,在全国建设小康社会的进程中,如何改善能源结构,保障能源安全,减少环境污染,促进经济和社会的可持续发展,是我国面临的一个重大战略问题。

  • 2023-08-09
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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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工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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