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工业循环水常遇问题及解决方案

随着工业生产的发展,水用量急剧增加,很多地区已经出现供水不足的现象,节约用水刻不容缓! 冷却水占工业用水主体,提高其重复利用率、循环使用是节水节能的必须手段。 循环水运行过程中常产生的问题 在工业生产的工艺条件下,工业循环水水质常会发生一系列变化,对生产造成危害,如:腐蚀、结垢、菌藻、粘泥等。

  • 2021-05-13
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助力泛安防落地,前后端解决方案迎来新变革

近几年,我国城市化进程不断加快,城市运行体系日益复杂,安全风险不断增加,城市快速发展现状与城市安全治理能力的匹配,存在较大失衡,城市公共安全的范畴适用领域不断扩展。从社会治安到交通安全,从生产安全到生活安全,泛化趋势显著。同时随着人工智能、云计算、大数据、5G、物联网等新型基础设施的建设和应用,以及视频技术的不断迭代更新,“AI+安防”能力已经突破安防的内涵,安防系统集成的业务边界正不断拓宽,深入到各行各业的业务应用之中,这也就意味着行业正在进入泛安防时代。

  • 2021-05-06
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迈普金融安全防护解决方案

金融信息化在高速发展的同时,也面临严峻的网络安全挑战,国内网络安全态势依然严峻,《网络安全法》和《国家网络安全事件应急预案》提出要求: 国内关系重点民生的重点行业,通过网络攻防演习检验各部门遭遇网络攻击时发现和协同处置安全风险的能力,并完善网络安全应急响应机制与提高技术防护能力。安全防护将作为金融系统持续开展信息化安全建设的提升工程。

  • 2021-05-06
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钢铁冶金行业厂房用彩涂解决方案

炼铁的焦化、烧结工艺产生的主要污染物质主要腐蚀性物质包括了硫化氢、氨、硫化氢、二氧化硫、氮氧化物等。炼钢工序产生的主要污染物如表,主要为颗粒物,腐蚀性物质不多。轧钢工序较多较复杂,腐蚀性物质主要是酸雾、碱雾等。

  • 2021-04-28
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数据中心整体安全解决方案

随着云计算和大数据的高速发展,技术进步推动了生活、生产方式的改变,网络数据中心的定义也发生了改变,传统的数据中心将形成提供各种数据业务的新一代IDC数据中心。数据中心作为数据处理、存储和交换的中心,是网络中数据交换最频繁、资源最密集的地方,更是存储数据的安全局,它要保证所有数据的安全和完备。相比过去的传统数据中心,云时代的数据中心面临着更巨大的挑战,如新业务模式带来的数据保护风险、虛拟化等新技术引入的新型风险、攻击者不断演进的新型攻击手法等。因此,对于数据中心的安全建设,要考虑多方面因素,任何防护上的疏漏必将会导致不可估量的损失,因此构筑一道安全的防御体系将是这座数字城堡首先面对的问题。

  • 2021-04-20
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井盖智能监测方案(NB-Lot)

随着科学技术的迅速发展、社会脚步的不断前进,路面各种井盖不断增加,如:电力井、通信井、污水井、排水井等。然而,面临的现状是井盖种类与数量较多、覆盖面积广,维护难度大;人工巡检,效率差,巡检不彻底;井盖被盗,工作人员不能第一时间得知情况,发生由于井盖丢失而造成的人员损伤或财产损失。 现有解决方案:为了解决井盖缺失造成的损失,各部门也提出了相应的解决措施。

  • 2021-03-26
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全球灯塔工厂新添15名成员

据麦肯锡报道,2021年3月,全球灯塔网络新添 15名 成员,总数升至 69 家 。新增的企业涵盖不同的领域。其中亚洲地区8家:有5家来自中国,2家来自印度,1家来自新加坡。

  • 2021-03-27
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机器视觉智慧金融解决方案

人脸识别技术的智能应用,从安防进入业务流程,全场景智能应用,打造真智慧网点,高精度异常行为分析与告警,Al服务安防,视频超压缩,带宽要求低,关键画面清晰可辨,云端边协同,信任安保中心平台系统与业务系统的安全性、稳定性的差异赋能安保系统为内控、 业务部门门提供何种能力,共享大规模数据如何在安保系统和内控、 业务系统中流通和共享。

  • 2021-03-30
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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