该系统源自易掌管多年来MES系统开发与实践中提炼出来的，面向制造企业车间可视化、即时透明这一核心需求而提出的通用型、实用型、可快速部署的生产管理工具系统。
5G技术的发展，为兼顾通讯速度与系统轻量化提供了可能。我们研发了一款利用5G室分系统通讯的车辆引导装置，我们将5G模块、蓝牙模块、2.4G模块等通讯组件；摄像头、红绿灯、物联网卡、SD卡等硬件；物体识别、牌照识别、动态侦测等算法，全部集成到车辆引导摄像头内。
某焦化厂现有2×72孔4.3m捣固焦炉，装煤采用高压氨水侧导技术后，拟对焦炉集气管压力自动控制系统进行改造。 我们知道，当装煤采用高压氨水M管导烟技术后，装煤期间将对集气管压力产生很大冲击；若高压氨水压力没有采用智能控制，则装煤期间“冒烟”与“煤气含氧量”也不能兼顾。
商用车半轴锻造时普遍采用感应加热与红外测温仪测温方式，按节拍加热，加热到时间（节拍）后测量温度。目前这种方式加热到设定时间后，有时会出现两种问题：有的温度过高，超过工艺要求的上限温度，使得半轴报废；有的加热温度过低，达不到工艺要求的下限温度，不能锻造，需分捡出来，造成了材料与人力的极大浪费。如何在加热过程中实时检测温度，实现温度可控，且半轴加热到工艺要求温度范围时，自动出料，避免半轴过烧，减少因人为因素导致的残品废品，是提升半轴产品质量亟需解决的问题。
建筑物设备管理系统的作用是对建筑物内的空调系统、冷热水系统、通排风系统、公共照明系统和电梯系统等机电设备进行有效的自动监测、控制和管理。保证设备的正常运行，并达到最佳的状态，实现有效的节能管理。建筑物设备管理系统在保证独立运行的同时，还可通过BA服务器与其他系统进行数据交换及共享，实现连锁控制和优化运行，达到提高工作效率，改善用户工作生活环境的目的。
BAS系统根据大楼用水量的变化,及时调整系统中生活水泵的运行台数以达到供水量与需水量之间的平衡,实现泵房的最佳运行,实现高效率、低能耗的最优化控制，从而达到经济运行的目的。 根据给排水的初步设计，所有潜水泵均可有磁性浮球液位控制器控制启停，消防水泵由消防系统单独控制，因此BAS系统对潜水排污泵和消防水泵只监不控。
中共中央总书记习近平指出，要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。 无论是国家政策还是地方政策、规划，水务都是不可或缺的重要一环，水务行业既涉及生产，又服务于大众，同时还有上游保护、下游环保等职责。水厂作为具有一定政府职能的企业，当前有很多企业都在努力探索，工业4.0时代的大幕已经展开，制造业在完成了机械化、电气化、自动化之后，智能化将以前所未有的力量为其带来深刻变化。随着技术的不断推进，智慧水厂系统在水务领域将为水厂的运营带来更多的改变。
空调系统的能耗占据了建筑能耗的一半以上，任何项目的中央空调系统初始设计都是以最恶劣环境条件下所需的最大负荷量来选择空调设备。但实际上，白天到夜晚，季节的交替，天气的阴晴，气温高低及人流的多少，都实时影响着中央空调的负荷。中央空调一般全年有70%时间的冷负荷处在20～60%峰值负荷区间内。这时如果中央空调仍以最大冷负荷、最大功率运行，则势必造成极大的能源浪费和现场环境条件的波动。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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