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金属热处理缺陷分析及案例

着重阐述了热处理裂纹、变形超指标、残余应力过大、组织不合格、性能不合格、脆性等常见热处理缺陷,采取理论分析与实际经验相结合的方法,讨论了各种热处理缺陷的特征、产生原因、危害性及预防挽救措施,专门介绍了真空热处理、保护热处理及有色金属热处理可能出现的缺陷;从预防的角度介绍了热处理质量全面控制;最后一章还列举了各种类型热处理缺陷分析的案例。

  • 2021-05-07
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制造企业如何应用大数据技术?

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化和机械化的流程产生了大量数据,但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。如何充分挖掘海量数据的价值,利用大数据分析技术指导企业经营决策,已成为制造企业最为关注的问题。大数据作为新一代信息技术的关键,逐渐成为新一轮产业革命的核心。

  • 2021-05-06
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大数据技术在石油工程中具体业务场景的应用现状

大数据技术在石油工程行业具有广阔的应用前景,加快石油工程大数据技术的研究和应用,对于促进我国油气资源的经济高效开发具有重要意义。本文从大数据平台和钻井、压裂、开发等具体应用场景2个方面分析了大数据在石油工程中的应用现状,指出大数据技术在石油工程中的发展需要建立统一的大数据分析平台,与数字化巨头合作研发,完善石油工程大数据管理机制和技术标准,强化基础、前瞻技术研究,并针对具体应用场景部署实施相关项目,逐步建立石油工程大数据生态系统。

  • 2021-05-06
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窥探“大数据”全貌—技术篇、产业篇、企业转型篇

在企业非结构化大数据管理方面,鸿翼股份即将发布新产品InWise易慧。基于Hadoop、自然语言分析(NLP)、机器统计、爬虫技术等,InWise易慧可帮助用户智能化管理企业内部、外部的非结构化大数据,可识别文档内容,实现文件智能分类、监控敏感数据、建立企业舆情系统等。借此契机,让我们一起“窥探‘大数据’全貌”。

  • 2021-05-06
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大数据技术在石油工程中的特点及应用现状

大数据技术逐渐成为石油公司与油服公司实现石油工程智能化和降本增效的重要手段之一,目前已成为国内外研究的热点。为了促进大数据技术在油气行业的快速发展和广泛应用,加快石油工程的数字化智能化转型,本文阐述了大数据技术定义和特点,并总结了国内外大数据技术应用现状。

  • 2021-05-06
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五大信息技术在油气行业数字化转型中的应用探讨:物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链

本文探讨的物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链五大信息技术,代表了数字化转型的主攻方向和前沿领域,深入研究其技术内涵和应用效果,使之成为广大油气行业技术人员的必备工具,是成功实现数字化转型的前提和基础。

  • 2021-05-06
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大数据技术在贵州省基层社会治理中的应用研究

2020年,中共贵州省委改革办组织开展了全面深化改革重大问题调研工作,经专家组评选并报省委领导审定,共评出若干优秀调研成果,拟通过“贵州改革”微信公众号推送。今日推送荣获二等奖的《大数据技术在我省基层社会治理中的应用研究》,供各地各部门学习参考。

  • 2021-05-06
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浅谈大数据技术在城市垃圾分类工作中的应用

城市生活垃圾中的大部分废弃物是是可利用的再生资源,同时对不同种类的垃圾对环境的危害不同,需要分开进行处理,所以垃圾分类是促进循环经济发展和资源再生的基础。在城市进行垃圾分类工作能发展循环经济必须将生活垃圾变废为宝,充分降低垃圾对环境的危害。当前生活垃圾分类存在总量呈现持续上升趋势、垃圾处理能力与垃圾产生量持平,面临垃圾围城、传统垃圾分类设备落伍,阻碍回收利用效果等问题。对此,我们研究采用大数据技术在城市垃圾分类工作中的应用,配套实施针对性地管理机制,引进有特色的分类设备解决垃圾分类出错的问题,进一步提高城市垃圾分类的工作效率。

  • 2021-05-06
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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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