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人工智能技术在航天工程领域的应用体系研究

在系统分析和总结人工智能航天领域应用研究现状的基础上,开展了智能航天体系顶层设计,从分系统、单星、体系等多维度研究了航天领域人工智能应用分级标准,提出了智能航天体系概念内涵,基于安全性、可用性、可扩展性等约束,提出包含底层基础设施、智能算法层、体系层、应用层等多层次的智能航天体系架构,给出了各层次的主要构成、支撑技术、相互关系以及交互模式,可为加速推进新一代人工智能技术在航天领域的应用提供参考。

  • 2021-07-20
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工智能技术在钢铁行业中的应用研究

中国钢铁工业经历多年高速发展,当前正处于“高产量、高成本、低价格、低效益”的粗放发展向高质量发展转变的过程中,在市场需求方面向小批量、多品种、定制化的趋势发展。中国钢铁企业依旧面临严峻挑战,除受上游原材料行业和下游钢铁产品深加工行业的双重影响外,钢铁企业自身产品结构不合理、生产管控水平低、能源消耗高以及产品质量稳定性差等问题也是影响企业竞争力、限制企业持续性发展的内在重要因素。

  • 2021-07-20
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SuperMap智慧水利解决方案

新一代信息技术与经济社会的进一步融合正在深刻改变着政府社会管理和公共服务的方式。在各地政府和相关行业通过智慧社会建设来全面推动社会治理体系和治理能力的现代化背景下,智慧水利也已成为水治理体系和水治理能力现代化新的着力点。 智慧水利建设围绕水利中心工作,聚焦政府监管、江河调度、工程运行、应急处置、便民服务等方面。通过构建全国江河水系、水利基础设施体系、管理运行体系三位一体的网络大平台,建设各层级、各专业和相关行业的大数据,以及建立业务支撑、决策支持、公共服务的大系统,来实现水利现代化建设蓝图。

  • 2021-07-19
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智慧消防解决方案(石油化工、统一通信)

随着石油化工行业的信息化和智能化水平不断提高,数字专网无线通信系统以其及时、可靠、灵活的特点,在石油化工园区以及石油储蓄或石油化工码头的生产、巡检、调度、维保、工程等众多部门有着广泛的应用,是石油化工园区生产调度、日常管理和日常维护工作中不可缺少的通信手段,也是无线调度通信的有力补充。尤其在石油化工突发事件中应急救援方面也将发挥着至关重要的作用。

  • 2021-07-19
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基于CIM平台的智慧工厂解决方案

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段,是在数字化工厂的基础上,利用CIM、物联网的技术和设备监控技术打造的智能运营系统,实现工厂高效节能、绿色环保、智能联动运营。班联数城CIM平台为智慧工厂提供了重要的可视化与数字化平台,助力工厂实现实时监控、预测维护、运营优化的目标。

  • 2021-07-16
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基于CIM平台的智慧校园解决方案

智慧校园指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境,这个一体化环境以各种应用服务系统为载体,将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。班联数城CIM技术,助力学校构建具有一定智慧的如感知、推理、辅助决策、学习时空环境,促进学习者的智慧全面、协调和可持续发展。

  • 2021-07-16
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智能鱼塘监控方案

针对鱼塘岸边、围栏、出入口、看守房等重点安防区域,防止晚上常有偷钓者"光顾"、担心鱼苗被偷等情况的发生。满足用户事前防范的需求,带来全天候高清守护,让养殖户在家中就可通过手机或者电脑了解鱼塘的异常情况。

  • 2021-07-15
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2021年十大数据和分析趋势

在新冠疫情肆虐时,使用传统分析技术并因此而严重依赖大量历史数据的企业意识到了一件重要的事情:许多此类模式已不再有用。这场疫情几乎改变了一切,令许多数据失去了作用。 而具有前瞻性的数据和分析团队正在从依靠“大”数据的传统人工智能技术转向数量较少、但更加多样化的“小”数据。 Gartner 发布的2021年十大数据和分析趋势之一便是从大数据转向小而宽的数据。这十大趋势是数据和分析领导者必须重视的业务、市场和技术动态。

  • 2021-07-12
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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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产品介绍

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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