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新型智算中心改造系列报告一:网络成大模型训练瓶颈,节点内外多方案并存

AI大模型训练和推理拉动智能算力需求快速增长。a)模型迭代和数量增长拉动AI算力需求增长:从单个模型来看,模型能力持续提升依赖于更 大的训练数据量和模型参数量,对应更高的算力需求;从模型的数量来看,模型种类多样化(文生图、文生视频)和各厂商自主模型的研发,均 推动算力需求的增长。b)未来AI应用爆发,推理侧算力需求快速增长:各厂商基于AI大模型开发各类AI应用,随着AI应用用户数量爆发,对应推 理侧算力需求快速增长。

  • 2025-08-18
  • 阅读124
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智慧园区综合解决方案(24.11.4)

园区是工作与生活的载体,是经济发展的核心抓手,是构建万物互联的智能世界的落脚点。传统园区的信息化往往是孤立的烟囱式子系统建设,设备各自独立、数据不互通,业务难融合,长期面临着服务体验差、综合安防弱、运营效率低、管理成本高、业务创新难等痛点。 智慧园区是指融合新一代信息与通信技术,具备迅速信息采集、高速信息传输、高度集中技术、智慧实时处理和服务提供能力,实现产业园区内及时、互动、整合的信息感知、传递和处理,以提高园区产业集聚能力、企业经济竞争、可持续发展为目标的园区发展理念。

  • 2024-11-05
  • 阅读139

旋转机械振动监测案例研究

旋转机械是指通过旋转运动来完成工作任务的机械设备,如汽轮机、压缩机、电机、发电机、泵、水轮机等,其发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声,其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息。

  • 2025-01-13
  • 阅读221

旋转机械故障模式及机理

旋转机械故障模式及机理

  • 2025-01-13
  • 阅读200

最简单的机泵振动频谱典型特征图例

作者看过一些振动频谱分析的资料,大多写的较为复杂,其实对化工现场的普通机泵的振动监测,频谱分析,记住以下这些典型图谱,对照分析,一般就够用了。

  • 2025-01-25
  • 阅读1062

振动分析指南

维护的主要目标很简单:提升设备性能并增加利润。为了实现这些目标,团队必须专注于提高资产的可靠性和可用性,从而减少停机时间。其中最有效的方法之一就是监测机器状态。状态监测可以帮助我们评估每一项资产,提供关于其运行行为和当前状态的重要信息。最常用且高效的监测技术就是振动分析。它常用于识别旋转设备的早期磨损迹象,并预测可能的故障。通过持续监测振动水平,工程师可以察觉设备是否开始出现故障的迹象。这使得他们可以在故障发生前采取行动,从而防止昂贵的停机和损坏。

  • 2025-01-13
  • 阅读201

人脸识别智慧门店解决方案

人脸识别客群分析系统方案,目的在帮助线下实体零售门店和购物中心提高经营效率,通过最先进的人脸识别技术手段无感知获取线下消费者过店、入店、逛店、买单等一系列行为,构建起来人货场之间的连接,为门店经营效率提升提供管理数据。

  • 2025-02-12
  • 阅读119
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  • 13页
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智慧能源信息化平台建设整体解决方案

互联网技术和能源网络深度融合,在运行模式上采用区域自治和骨干管控相结合的方式,能源和信息的双向通道,信息流支撑能源调度,能源流引导用户决策

  • 2024-12-18
  • 阅读109
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  • 25页
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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