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中石化资深专家分享智能自动化技术推动石油化工企业数字化转型升级

中石化资深专家分享智能自动化技术推动石油化工企业数字化转型升级

  • 2021-04-16
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Transformer在语义分割上的应用

语义分割方法主要采用具有编码器-解码器体系结构的全卷积网络(FCN)。编码器逐渐降低空间分辨率,并通过更大的感受野学习更多的抽象/语义视觉概念。由于上下文建模对于分割至关重要,因此,最新的工作集中在通过以扩张/空洞卷积或插入注意模块来增加感受野。但是,基于编码器/解码器的FCN体系结构保持不变。在本文介绍的文章中,作者旨在通过将语义分割视为序列到序列的预测任务来提供替代。具体而言,作者部署了一个纯transformer(即不使用卷积和不存在分辨率降低的情况)来对图像按patch的顺序进行编码。借助在transformer的每层中建模的全局上下文,可以将此编码器与简单的解码器组合起来,以提供功能强大的分割模型,称为SEgmentation TRANSformer(SETR)。

  • 2021-04-09
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压力容器行业MES系统解决方案

随着国家经济发展的突飞猛进,制造业的发展尤为突出,蒸汽锅炉制造行业也发生了巨大的变化,最鲜明的数据证明就是:全国范围内增加了将近50%锅炉制造企业,经过生产经验积累和工艺改造,逐步形成了独立的新产品开发研制体系,产品的技术性能得到大幅度提升。

  • 2021-04-09
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铸造行业MES系统解决方案

压铸是一种金属铸造工艺,其特点是利用模具腔对融化的金属施加高压。铸造设备和模具的造价高昂,因此压铸工艺一般只会用于批量制造大量产品。压铸制造业目前的生产模式正向着小批量、多品种、大量订制转变,挑战所带来的冲击已深入各职能部门,让整个组织都处于快速变化中。

  • 2021-04-09
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工业互联网“咖”解丨毛旭初:能源行业工业互联网发展的核心是工业智能化

朗坤智慧科技股份有限公司副总裁,工业互联网产业联盟平台组副主席,南京工业互联网产业联盟专家委员会成员。主持了朗坤苏畅工业互联网平台建设,并应用于六大行业,服务一万多用户,平台获得工业互联网产业联盟功能和性能评测的四星认证。参与了《工业云服务模型》、《工业大数据标准》、《时序数据库评测标准》等多项国家、行业标准的制定。

  • 2021-04-09
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工业互联网标识在家居定制行业中的应用探索

阐述了工业互联网标识二级节点在家居定制行业中的重要作用,提出了标识在家居定制行业的技术方案。通过探讨标识解析在个性化定制中的应用以及应用推进方案,认为标识可解决家居行业大规模生产和个性定制化的矛盾,助力全屋定制,迎接发展新机遇。

  • 2021-03-30
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基于工业互联网的智能矿山研究与设计

阐述了基于工业互联网平台建设智能矿山的意义与目标;指出,打造煤炭工业互联网平台,就是要通过工业互联网技术使煤炭产业各环节间进行有机联动,实现产业链的真正融合,打造矿山新型数字生态,助推煤炭行业高质量发展。研究了基于工业互联网的智能矿山技术体系和业务架构;认为,基于工业互联网的智能矿山建设应首先进行算力及容灾体系建设,其次是要进行网络体系搭建,第三要搭建横纵贯通的数据中台业务。将目前我国煤炭企业智能矿山建设的发展阶段归纳为4个阶段:框架初步构建、实现采掘等单系统或单项技术智能化决策和运行阶段;多系统信息融合、实现采掘运智能联动阶段;形成智能生产、安全、管控智慧大脑阶段;形成全矿区、多产业链、多系统集成的智能矿山体系阶段。最后提出,智能矿山建设是一个科技创新和不断进步的过程,应注重顶层设计,做到传承与创新并重,基础平台、局部场景智能化建设要并行等具体建议。

  • 2021-03-30
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大型物联网部署快速安装策略

我们参与了许多物联网产品和项目。其中许多都涉及大规模物联网部署,而且每个部署现场都有数百或数千台设备。 在本文中,我们将介绍为什么安装对于大型物联网部署如此重要,并列出了6种安装策略,以使安装流程快速、有效。

  • 2021-03-28
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竞争对手分析

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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