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智能电厂建设方案

所谓智能电厂,是在常规电厂的自动化与数字化技术基础上,进一步实现电厂的物理信息融合——即通过信息化、网络化技术实现全厂范围各控制系统、控制设备、检测仪表传感器、生产与安防监控系统之间的互联互通;通过虚拟化技术实现电厂的三维虚拟可视化。并在上述两方面底层技术基础上,综合运用大数据、智能优化控制、智能决策支持等智能化技术手段,最终实现电厂全生命周期内的企业资产最优分配、生产质量最优控制、经济效益与社会效益的最优实现。 智能电厂建设的目标是在确保安全的前提下,深化信息技术的应用,以数字化信号为载体,以信息技术为基础,以计算机云平台及网络系统为支撑,优化人力资源配置,提高劳动生产率,降低投资及运行维护成本,使发电效益最大化。其作用是可以降低发电成本、提高上网电量、减少设备故障,最终实现电厂的安全、经济、高效、环保、规范运行。

  • 2021-02-14
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双碳数字化平台方案建设设计

碳监测 以“大数据+云计算+移动互联”技术为支撑,升级能源e+智能运维平台。为客户提供智能代运维服务后,通过增加传感器获得客户实时碳排放数据及其他有助于碳核查的信息,建立碳排放监测分析模型, 对企业碳排放和清洁能源减排进行在线智能分析,提供实时碳超额告警,助力客户碳履约,并为后续的碳咨询、碳交易、减碳实体项目开发,提供基础支持。

  • 2024-09-23
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智慧高校大数据平台应用建设方案(62页 WORD)

为了实现高校从信息化过渡到智慧化的目标,引入大数据的体系,是关键性的一步。以往的开发模式是以高校业务为导向,流程运转使得高效沉淀下来大量的业务数据。比如:一卡通系统、教务系统、门禁系统、图书馆系统等。这些数据的特征鲜明,结构单一,是目前高校的核心数据资产,也是大数据实施的基础。这类数据的存储普遍采用传统的关系型数据库,比如Oracle、SqlServer等,以单个应用为主题进行设计,比如一卡通、教务、门禁等系统中都有记录学生相关的数据,只是记录的维度不一样,而要实施大数据的项目,则需将这些数据综合利用起来,从单维数据变为多维数据,以支持复杂的数据分析与调取。

  • 2024-05-28
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水文预警信息服务平台工程初步设计方案(62页 WORD)

根据城市防汛减灾需要,拟建设的XX区的城市水文预警信息服务平台,将充分利用移动互联网、大数据、云计算、三维可视化等高新信息术,通过构建基于位置的城市洪涝灾害预警信息发布系统,进一步提升城市洪涝灾害公众预警服务能力,实现信息的及时、精准获取以及推送。通过完善优化城市洪涝应急会商支持系统,在三维空间下为城市洪涝灾害应急会商决策提供更加准确、直观的技术支持

  • 2024-05-27
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智能制造工业互联网数字化智能工厂解决…(MES、WMS、ERP)(65页 PPT)

智能制造本质应用最新工业工程及IT网络技术,重新审视企业现有流程与生产组织方式,实现企业在供应、营销、设计、及制造等领域的经营创新,同时借助新技术赋能新组织,实现管理创新,全面推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型,以满足客户敏捷、个性、服务化需要。

  • 2024-03-13
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XX集团BIM项目解决方案

BIM技术,是利用计算机软硬技术,创建并使用三维建筑信息模型对工程项目进行规划、设计、建造和运营管理。其将各种建筑信息组织成一个整体,贯穿于建筑全生命周期,实现各阶段、各专业之间的信息共享和管理协同,提高建设效率和工程质量,减少浪费和降低成本。

  • 2023-04-19
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企业IT战略规划-ITSP

IT 战略规划不是战术性的或规范性的:战略规划是一个框架,允许部门经理做出决策并实施支持整体战略规划的解决方案。这种决策能力是获得对战略支持的关键。一个战术规划,包含为实现战略目标而必须做些什么的具体信息,是一项任务,而不是一项规划。 战略规划不是永远不应该改变的静态文件:战略规划的建立应该允许更新并适应市场的变化。战略规划的要点是考虑未来可能会发生什么,并调整今天的资源来支持这一愿景。通过定期考虑未来可能会发生什么,您可以进行小的可管理的修正,而不必在发生意外变化时再进行修正。

  • 2023-03-21
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阿里云城市大脑数据智能解决方案

以社会结构、社会环境和社会活动等各方面的城市数据为资源,向数据要人力,向数据要服务能力,解决城市治理中的突出问题,实现创新的人性化治理模式。 城市大脑是政府服务好民生非常重要的物质基础,依靠城市大脑可以更精准地服务好企业与个人。城市的公共服务,如交通和医疗,将进入精准和高效服务时代,杜绝公 共资源的浪费。

  • 2021-04-12
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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