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中冶赛迪工业水系统解决方案

我国钢铁企业数量多,千万吨级的钢铁企业生产用水水量大,尤其是在一些淡水资源欠缺的地区,钢铁企业用水资源形势严峻,若能有效地利用雨水资源,则可以节约水资源,降低企业用水成本。

  • 2021-03-18
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物联网系统框架介绍

在物联网设备里面,物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离,协议转化/适配以及数据网内外传输。

  • 2021-03-29
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混合云网络2.0:云网一体 助力企业平滑上云

随着人们对敏捷性和灵活性的要求越来越高,采用混合云基础设施的组织将优化成本并提高效率。到2020年,90%的组织将利用混合云管理基础设施。

  • 2021-06-29
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.政务大数据与密码应用.董贵山.0905

大数据时代的到来,改变了政府、企业、个人的生产和生活方式,极大地提高了社会生产效率,提 高了政府的管理和服务效率,改变了企业的生产和经营模式,创新了人们的生活方式 数据的获取、处理与应用在人类社会发展中一直扮演着重要角色。信息技术的出现为数据处理提供了 自动化的方法和手段,推动数据(信息)成为继物质、能源之后的第三大战略资源。大数据是信息技术及其 普适应用发展到一定阶段的“自然现象”,源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用、以及信 息技术的不断廉价化

  • 2021-06-23
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区块链在金融场景里的安全分享.布比王璟

合约代码本身的安全, 成为目前智能合约安全 问题频发常见安全问题 合约代码漏洞带来的安 全损失巨大。 目前主流的智能合约 虚拟化技术基本都是 近几年开发的,几乎 没经历大面积商用的 考验。 合约最终是在一段独立 的硬件环境中执行, 因此硬件环境的安全 未来也是智能合约安全 需要加固的重要环节

  • 2021-06-23
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公司研究双环传动-电动化浪潮下高精度齿轮稀缺供应商-21042819页

大业务板块。其乘用车齿轮主要运用在汽车变速箱总成上,该领域对齿轮精 度要求较高,平均精度在 6-7 级以上。 汽车电动化浪潮下,齿轮行业从“自制”走向“外采”:电机与发动机特性的 差异导致电动车传动系统有明显的变化,电机取代发动机成为汽车的动力输 出系统。电动化对齿轮行业供给模式影响大:一是传统变速箱格局发展明显 变化,电动化引入了新的玩家,打破了传动系统原有稳定格局。一批电机, 电控领域的巨头企业开始涉足电驱动领域,博格华纳、博世、日本电产等企 业先后在电驱动产品上拿到更多市场份额。第二个层次,纯电动汽车的变速 箱结构大幅简化,并与电机、电控实现集成化设计,减速箱成为电驱系统中 的一部分。第三个层次,齿轮属于机加工行业,设备投入规模大,工艺要求 高。电机由于转速高,对齿轮精度提出了更高的要求。新进入电驱动领域的 企业通常不会采用自制齿轮的生产模式,如博格华纳、博世、大陆等,而是 采用外购模式,企业将主要精力投入到电驱动模块研发和设计。

  • 2021-05-06
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智慧物联02-研华训练推理一站式平台方案助力产业AIoT再升级-马萍

应用场景: 广东某公安局在现有的监控视频,建立数据的搜集和分析。数据内容是来自广东某市区内所有道路、小区、车站等视频数据。GPU服务器加速视频数据分析,准备快速锁定嫌疑人活劢轨迹。

  • 2021-04-24
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智慧能源与智能制造专场-Mini T-Block解决方案_李典林

1、你与云之间,差一个Mini T-block的距离:万物互联终极 解决方案 Tencent Mini T-block 2、业务的痛点和需求:大规模、低成本、高效率、自动化、快速、弹性、绿色。。。 3、腾讯Tblock产品系列:未来的数据中心在变得越来越大的同时,也在变得越来越小

  • 2021-04-18
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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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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