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大数据分析平台搭建指南

BI是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。

  • 2021-08-23
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镁渣高掺量配料在新型干法水泥生产中的工艺优化与技术集成

分析了原材料性能和镁渣配料的可行性,确定了镁渣高掺量配料方案,选择了高饱和比(>0.95)、高硅率(>2.7)、中铝率(1.55)的“两高一中”配料方案;采取了精细化生产工艺方案,解决了生产中存在的难题;技改了生产系统相关设备:预热器系统、分解炉系统、窑尾喂料系统、三次风阀闸阀、煤粉秤、生料秤等,形成整体的技术集成与优化方案,经过生产实践,镁渣掺量为20%时,熟料28d抗折、抗压强度分别提高了1.0MPa、4.3MPa;生料磨提产22.4t/h,回转窑提产11.25t/h,取得显著效益。

  • 2021-08-20
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预分解系统分级燃烧综合脱硝技术及其应用

氮氧化物(NOx)的排放总量和排放浓度是目前水泥熟料生产企业最关心的问题。随着国家环保政策的严格执行和社会责任履行自觉性的提高,如何解决氮氧化物(NOx)的排放总量和排放浓度问题,已成为大家必须面对的课题。事实上,在烧成系统涉及NOx产生和减少的环节,诸多技术在围绕这个课题发挥作用,如果这些技术匹配合适,效果非常明显。我们在对10多条生产线实施“分级燃烧分解炉”技术改造的基础上,联合专业环保公司,开发出科邦预分解系统分级燃烧综合脱硝技术,这项技术是将“低氮燃烧器+分级燃烧分解炉+SNCR系统优化+精准平衡操作技术+系统自动控制软件”五项技术科学匹配发挥作用的。这是典型的工艺措施,不仅达到减排NOx的目的,还能提高系统综合技术性能。本文就科邦预分解系统分级燃烧综合脱硝技术及其应用效果进行介绍。

  • 2021-08-20
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5G+智能仓储运营整体解决方案

“机器人+货架”的标准化智能仓储解决方案 终端的智能穿梭小车都将为智能设备,有自己的控制“大脑”ACS,可以实现独立智能计算和自控制 云端的WMS软件将为标准化,模块化软件,可以规划的云端,用于云仓储平台的管理 实现让仓储系统成为一个类似“即插即用”的标准化可拓展系统

  • 2021-08-20
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智慧校园“教育大脑”解决方案

教育信息化2.0行动计划是推进“互联网+教育”的具体实施计划。人工智能、大数据、区块链等技术迅猛发展,将深刻改变人才需求和教育形态。 我国已发布《新一代人工智能发展规划》,强调发展智能教育,主动应对新技术浪潮带来的新机遇和新挑战。

  • 2021-08-20
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灰狼群:一种产业链数字化模式

如果把传统一个常见的碎片化产业市场比作一片森林的话,那么这个森林中主要有大型企业(老虎企业)和大量的中小企业(机敏的狐狸企业)两类企业存在。每个企业都在危机四伏森林中,和其他企业进行无序的非合作博弈竞争,表现为“无形的手”指挥下“胜者为王”。当然,这样的市场也内耗严重。

  • 2021-08-20
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一文了解自动驾驶汽车

驾驶是人类日常从事的活动中最困难的之一。遵循交通规则,通过眼神与其他司机沟通交流、对天气状况做出反应是成为优秀司机的先决条件。在自动驾驶汽车中,所有这些信息都由算法处理,算法可以构建其他汽车、自行车、行人和障碍物所在位置以及模拟他们的移动轨迹。本文将带您了解自动驾驶的方方面面。

  • 2021-08-20
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燃料电池元年,氢能产业链谁是霸主?

汽车是燃料电池重要的应用领域之一。 从上文分析可以看到,移动式燃料电池应用在装机容量方面位列第一,而汽车则是其重要的一个应用方向。不同于传统的燃油汽车和动力电池驱动的新能源汽车,燃料电池主要是通过电化学反应将阳极的燃料(氢气)和阴极的氧化剂(氧气)的化学能转化为电能,从而带动整个汽车的运行。

  • 2021-08-20
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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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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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