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ANSYS系统仿真与数字孪生解决方案(109页 PPT)

为充分了解运行过程中的机器,需要将功能齐全的虚拟模型与来自机器的实际运行数据相连接;我们将这样的虚拟模型称为数字孪生体。对于创建数字孪生体的企业而言,仿真是一套具有巨大价值的工具,因为其可帮助企业准确地预测机器设备可能的性能水平以及在机器的整个使用寿命中各种变化将如何影响其性能。

  • 2021-05-31
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力控城市热网解决方案

随着城市供热管网的改造工程逐步深化,换热站的数量越来越多,供热面积越来越大,由一个热力厂负责几个片区供热、或多个热力厂联合供热已经成为目前城市集中供热的发展趋势。 力控热网智能调度指挥管理系统是为实现供热生产调度信息化、现代化,整合生产调度信息资源,建立统一的集运行调度、供热设施管理和应急指挥为一体的综合生产调度指挥系统。通过该系统可实现从热源到管网再到换热站的实时生产数据的监控管理,直观、高效的调整各种参数,准确、及时的处理供热事故,科学分析历史数据,制定最佳的调度方案和生产运行计划,从而达到科学调度、节能增效、提前预警、减少事故的效果。

  • 2021-03-14
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沙利文:2024肿瘤分子诊断产业发展蓝皮书

在人类基因组计划、基因测序技术和大数据技术的快速发展之下,人们对肿瘤的研究日益全面且系统。肿瘤精准诊疗的时代来临之际,分子诊断的临床应用价值逐渐渗透至肿瘤全生命周期的干预与管理。从成为肿瘤高风险人群和健康人群的早筛早诊工具,到肿瘤分子分型、肿瘤患者的精准用药指导,再到检测肿瘤患者微小残留病灶以评估复发风险,以及推动新药研发挖掘全新的生物标志物,分子诊断技术为人们提供全生命周期的解决方案。

  • 2024-05-10
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公交行业数字化转型的路径与方法

近年来,深圳巴士集团积极开展数字化转型工作,联合华为开展公交企业 “163”数字化转型体系设计,与滴滴优点开展深度合作,活用大数据、5G、人工智能、物联网等新型技术,搭建公交数字化平台,打造安全预防、协同运输、精准服务、数字管理、智慧决策和业态创新六大数字化能力;建立“网络安全、智慧运维、数字化治理”三方面保障,实现企业管理精益化、乘客服务精准化和数字业态创新化,在安全、营运、服务和成本管控等方面均取得著业绩提升。

  • 2021-06-04
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研报计算机行业人工智能系列报告三---赛道清晰红利兑现AI有望实现戴维斯双击

AI I 是当前三大科技红利之一, 行业 景气度高,未来成长空间大。 人工智能、云计算和 5G 是当前三大科技红利。数据、算力、算法的三大变革,催化 AI 再迎发展热潮。艾瑞咨询的报告显示,预计 2022 年国内人工智能赋能实体经济的市场规模将达到 1573 亿。根据《中国人工智能计算力发展评估报告》的预测,2020 年国内 AI 市场规模将达到 62.7 亿美金,2019-2024 年人工智能市场复合增速将保持在 30%以上,2024 年会达到 172.2 亿美金。同时,中国在全球 AI 市场的占比将从 2020 年的 12.5%上升到 2024 年的 15.6%。人 工智能行业景气度高,未来成长空间大。

  • 2021-04-18
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基于区块链的数据共享解决方案

基于区块链的数据共享解决方案基于区块链的数据共享有助于推进跨地域、跨系统、跨主体之间的数据共享,让数据提供方放心、数据监管方省心、数据使用方小心,真正促进数据价值流动,实现数字政府。通过分析现有数据共享政策及应用需求,提出基于区块链的数据共享解决方案,从数据发布、数据共享访问控制、数据评价等多个维度设计智能协议,并对相关协议进行了测试验证,给出了实验数据。此外,也从技术维度分析了基于区块链的数据共享解决方案的发展趋势,为后续研究和系统建设指明了方向。

  • 2021-02-13
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中国信通院科技行业人工智能安全框架2020年

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速,人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分,是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑,是人工智能产业健康有序发展的重要保障。

  • 2021-04-19
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制造企业数字化转型“4转1化”(56页 PPT)

制造企业数字化转型“4转1化"

  • 2021-03-26
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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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