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工业节能减排技术改造储备项目

进入二十一世纪以来,循环经济理念被我国政府和社会各界高度重视,再生利用作为循环经济的重要领域,也得到国家的大力扶持,我国再生产业将随着循环经济建设的不断加强,有着更快更好的发展前景

  • 2024-03-20
  • 阅读297

数字化校园信息化建设方案

数字校园建设方面包括校园一卡通、综合安防、信息发布数字资源池、综合布线、校园网络、中心机房、数字图书管理、统一数据中心、统一身份认证、学校门户、智慧教学、实训实习、教务管理、学生管理、教科研管理、行政与党群管理、人事管理、后勤管理、智慧校园信息综合平台等21大项内容

  • 2024-03-20
  • 阅读374

智能交通解决方案

随着汽车的普及、城市化建设不断推进带来了交通需求的急剧增长,道路运输所带来的交通拥堵、交通事故和环境污染等负面效应也日益突出,智能交通系统(ITS)作为解决这一问题的途径之一应运而生。智能交通系统是对通信、控制和信息处理技术在运输系统中集成应用的统称,这种集成应用产生的综合效益主要体现在挽救生命、时间和金钱的节省,能耗的降低以及改善环境。

  • 2024-03-20
  • 阅读404

扭矩、转速和功率

对常用的电机而言,扭矩、转速和功率这三个指标是相关的。

  • 2024-03-19
  • 阅读347

工程力学24.3.2(1)之伺服电机选型计算

①伺服电机的选型原则: 伺服系统由伺服驱动器和伺服电机组成,其中最关键的是伺服电机的确定,伺服电机型号的确定遵循以下原则: 1)电机最大转速>系统所需之最高移动转速; 2)电机的转子惯量与负载惯量相匹配; 3)连续负载工作转矩<电机额定转矩; 4)电机最大输出转矩>系统所需最大转矩(加速时转矩) 即:扭矩、速度达到系统要求,转子惯量与负载惯量相匹配。

  • 2024-03-17
  • 阅读779

伺服电机&滚珠丝杆选型计算

我们在设计中经常使用伺服电机搭配丝杆,同步带,齿轮,齿轮齿条等进行传动设计,因此了解一些计算公式对于做设计非常有帮助;

  • 2024-03-17
  • 阅读1019

李德毅院士:论智能的困扰和释放

智能是学习的能力,以及解释、解决问题的能力。将人类的智能从身体中单独释放到体外,拓展开去发展机器智能。人类智能和机器智能的迭代发展,使得智能能够以超自然进化的速度增长。人机结合的智能指挥与控制,就是要让人发挥人的智慧,机器发挥机器的智能,从而有效应对复杂环境变化带来的新挑战。

  • 2024-03-16
  • 阅读624

智能交通管理项目设计方案--设计报告

以交通信号控制、交通视频监视、交通违法行为监测记录、 交通信息采集、交通信息发布等系统的建设为主体,实现对道路交通信息的全方位的管理,对 基础应用系统采集的交通数据进行集中、统一的存储和管理,并在此基础上,强化对交通数据 的综合研判分析,使智能交通控制中心的功能和作用得到更有效的发挥。

  • 2024-03-16
  • 阅读325
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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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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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