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基于小波变换检测信号奇异性的多厂站信息同步方案

厂站不同装置的录波文件受同步信号丢失以及通信通道损坏的影响,存在录波文件不同步的问题。然而,电力系统的各种纵联差动保护和距离保护等主保护,以及合并单元、相量测量单元和用于故障分析的录波器等二次设备均对信息同步要求严格。针对这一问题,提出了基于突变量检测算法的厂站不同装置录波文件的自同步方案。首先,考虑到传统Mallat小波算法存在高频信号丢失以及边界效应等问题,影响突变点检测的准确性,提出一种相邻窗互补算法以及数据窗选取优化策略,有效解决了传统小波变换所存在的问题。然后,提出了基于改进Mallat小波算法的厂站信息同步方案。最后,利用现场实际录波数据分析验证了所提改进算法以及信息同步方案的可行性和优势。

  • 2025-01-23
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考虑新能源多重相关性的柔性配电网分布鲁棒优化策略

高比例分布式新能源与全控型柔性电力电子元器件的大量接入,给传统配电网带来更多清洁电能与调控选择的同时,其出力的时空分布不均衡性与海量器件调节的复杂性,亦使得配电网的运行面临严峻挑战。对此,提出了一种考虑新能源多重相关性的柔性配电网分布鲁棒优化策略。首先,以配电网有功损耗与电压偏移最小为目标,推导并构建含多种源网荷协同调控措施的柔性配电网最优潮流模型。然后,计及新能源在时间空间与功率维度上的多重相关性,建立了基于数据驱动的柔性配电网两阶段分布鲁棒优化模型,采用1-范数与∞-范数进行源荷不确定性集合描述,并采用二阶锥将其线性化与凸松弛。最后,采用列与约束生成算法对该模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例进行仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性。

  • 2025-01-23
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灯塔工厂:三一集团灯塔工厂建设案例分享

万亿级海量市场,国内外竞争激烈:工程机械行业市场规模庞大,国内外竞争激烈,企业需不断提升自身竞争力。行业具有周期性波动特征:销售额下滑严重,企业需应对市场波动带来的挑战。4万亿投资硬着陆,工程机械行业不景气:宏观经济环境不佳,导致行业整体需求下降。

  • 2025-01-23
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智慧工厂erp,mes解决方案

数采团队在各项目的实践中,凭借对生产工艺,设备状态,系统功能等方面的深刻理解,逐渐建立起了一套科学、完整的工业设备物模型设计体系, 目前已经为数百种设备进行了物模型的创建,并应用到实际的生产中,为赋能数字化智慧工厂提供了深厚的基石。

  • 2025-01-23
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OBE人脸识别与轨迹综合管理解决方案(32页 PPT)

自主ISP优化,提高逆光场景下设备一次识别成功率; ToF检测,精准距离识别,降低误识,提升防干扰能力; 多接口支持,韦根、RS485、继电器等; 高扩展性,支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。

  • 2025-01-22
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DH智慧智能营业厅解决方案

随着安防监控技术和视频识别技术的发展,监控系统向更强的功能、更快的速率、更清晰的效果方向发展,尤其越来越强调安防监控与其他应用的合一,这就要求必须采用开放、标准的现代识别技术。

  • 2025-01-22
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DELMIA Apriso 质量管理(84页 PPT)

质量检验项可以基于产品类型或检验类型 检验项数据可以在MES中定义,也可以从ERP中下载 质量工作任务创建时,目标值和上下限可以基于产品检验计划中继承下来 质量不良代码定义与分组

  • 2025-01-22
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ChatGPT人工智能与通用大模型(40页 PPT)

1、AI框架作为衔接数据和模型的重要桥梁,发展进入繁荣期,国内外框架功能及性能加速迭代; 2、Pytorch、Tensorflow占据AI框架市场主导地位,国内大厂加速布局AI框架技术; 3、AI框架技术从工具逐步走向社区,生态加速形成,未来围绕安全可信、场景落等维度呈现显著发展趋势;

  • 2025-01-22
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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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米,1117家企业参展,展出4486项展品,351款全球首发;线下观展超40万人次,全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元,32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与,29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。

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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升,使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大,平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。

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