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智慧物联04智慧互联网时代的服务器发展趋势

WISE-Stack 軟硬整合邊緣智能私有雲 ? FPGA在大数据分析所扮演关键因素扮演关键因素 ? SKY服务器走向 ? SKY-7221 IoT 服务器介绍

  • 2021-04-25
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WWF绿色工厂建设与实践研究报告报告

工业革命以来,全球制造业得到了迅速的发展,健全齐备的工业体系有力支撑了全球经济的持续快速发展。同时,工业的快速发展带来的大量资源能源消耗,也导致了包括环境污染、气候变化、资源耗竭在内的一系列生态问题。对于中国来说更是如此,作为能源消费大国,中国的工业能耗占全社会总能耗约七成,推进工业绿色发展迫在眉睫。

  • 2021-03-24
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探索企业安全监控与分析的数据治理之路

数据的安全靠治理 数据治理的重要性 数据治理的漏网之鱼在哪? 被遗忘的数据—安全监控与分析数据 解决这些数据的数据治理应满足企业对数据的治理要求 数据治理模型 对比结果 数据生命周期 定义数据的共性信息 数据的安全 安全数据治理的实施流程 有效的数据治理框架 数据资产梳理 数据治理过程中的常用工具 最后

  • 2021-06-22
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无限防护下的.云安全

1. 当前DDoS负载 2. 当前受攻击最多的IP 3. 被攻击服务器IP及网段 4. 是否已影响业务 5. 攻击数据包特征 6. 攻击持续时间 7. 持续攻击是否可以防得住,是否需要采区其它措施 8. 是否可以溯源

  • 2021-04-29
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县域医共体互联网医院解决方案

建立以平台为载体、依托各级医疗机构、面向全省服务的新型互联网医院模式,加快建立健全建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式。建立一个服务全省各级医疗机构(医共体集团)的综合性互联网医疗服务管理平台,在各级医疗机构(医共体集团)在各自统筹、独立运营的基础上增加院际协同服务。通过建立全省医疗健康大数据中心,整合村医、乡镇卫生院、县、市级医疗机构基础数据,为患者就医、医生就诊、院际协同建立数据基础,为村医、乡镇卫生院提供专家诊疗资源,为市级医疗机构提供互联网服务平台,为省级监管机构提供决策监管及数据分析服务。

  • 2021-04-25
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落地式多绳摩擦式提升机天轮装置异响分析及解决方案

针对提升机天轮装置在运行中出现的异响问题,从轴瓦的受力入手,对异响形成的原因进行分析,一般与轴瓦连接螺栓的断裂有关。从提高轴瓦螺栓抗剪切力、改善轴瓦耐磨特性等角度,提出加装定位键、应用锌基合金轴瓦、改善天轮装置结构等解决方案,对于旧结构天轮装置的升级改造及返厂维修有一定的指导意义。

  • 2021-04-18
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后MES时代,制造过程管理何去何从

工厂的管理方式是由管理理念与工具的形式来共同决定的,比如福特第一条流水式生产线是由于管理理念的变更引起的效率剧增,由纸质单据填写演变成系统集成而提升协同效率,这是由于工具形式的更改造成的。 虽然工厂的管理方式是由管理理念与工具共同决定的,但采用哪种工具或者管理理念是由企业性质决定,比如建筑机械行业对质量要求并不高,所以并不需要在质量追溯当中走的太远。同此类比,5个人的车间肯定用不上MES,500人的车间如果用excel或者纸质单据管理,对于车间管理人员则会产生灾难性的后果。 工厂管理的方式由纸质单据管理的小作坊,到excel为主的现代化管理,最后到MES系统为主的信息化建设,前几个部分都是以管理者的角度去更改管理理念与工具。后MES时代,即第五个阶段主要以业务为王,这个阶段主要目的在于点对点提升每个业务的效率,如降低报工、质量单据填写等方面的工作强度。当业务单点效率问题解决完成之后,第六个阶段则完全是以管理数据为主线,在单点业务优化的基础上重点梳理管理所需核心数据(数据脉络,指仅仅满足管理要求的核心数据)。

  • 2021-04-13
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石油石化园区消防安全应对策略

石油化工企业已成为消防安全事故的“重灾区”,由于其危险性高、危害性大、影响力强而引起了社会的广泛关注,同时也是消防安全工作应当高度重视的层面。 石油、化工行业多涉及大量易燃易爆化学品的生产与储运,生产过程多具有高温高压、有毒有害、有腐蚀性等特点,具有聚集效应的石油化工园区向着大型一体化、集约化、深加工方向不断发展,其火灾固有风险显著提高。且园区内石油化工企业相对密集,物料流通量大,一旦发生火灾、爆炸事故就有可能形成连锁灾害事故,不仅对园区内设施、环境、居民生命以及财产安全造成严重威胁,而且火灾、爆炸事故以及应急救援过程往往会引发大面积环境污染等次生灾害事故,威胁周边区域人民生命安全。近十多年来,我国石油化工火灾、爆炸事故总体呈上升趋势,形势持续严峻,一些大型化工企业和化工园区的火灾、爆炸事故也多有发生。

  • 2021-03-24
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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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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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