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物流信息平台建设解决方案

物流公共信息平台的建设是区域物流中心建设的关键工程,通过建立物流公共信息平台,可以使商流、物流和信息流在物流信息系统的支持下实现互动,从而提供准确和及时的物流信息服务,提高社会物流运作效率。

  • 2023-11-06
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产业链供应链现代化新进展、新挑战、新路径

近年来,我国的产业链供应链现代化取得了明显进展,主要体现为产业链供应链创新与应用试点进入新阶段,大中小企业融通发展的格局正在形成,产业链供应链自主可控能力得到稳步推进,产业链供应链数字化、绿色化转型加速,应对产业链供应链风险的机制初步形成。展望未来,我国的产业链供应链现代化仍面临一系列挑战:产业链供应链与创新链发展不平衡,影响产业链供应链转型升级;美国供应链政策的极端化转向影响全球产业链供应链稳定,全球治理体系不适应新技术变革要求,给产业链供应链现代化进程带来不确定性。为此,我国应发挥好、培育好核心竞争优势、基础竞争优势、配套竞争优势和治理体系优势,推动产业链供应链与创新链、国际国内产业链供应链和国内外治理体系融通发展。

  • 2022-01-20
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2018百年人寿公关&微信年度运营规划方案

中国人寿属国有大型金融保险集团,也是资本市场重要的机构投资者。下设8家一级子公司、1家全国性股份制商业银行和1所直属院校,业务范围全面涵盖保险、投资、银行三大板块。

  • 2021-12-27
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智慧交通云平台方案建议书90页

按照全省公安机关信息化建设总体规划,为实现对重点车辆的自动比对和动态管控、对异常车辆行踪的自动研判预警、对特定车辆行车轨迹的自动生成、对重要节点道路交通信息的远程再现、对基层单位和执勤民警的勤务实施管理等建设目标,为交通管理、治安管控、侦查破案、巡逻防范、反恐处突等各项公安工作提供服务保障。

  • 2021-10-18
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中石化SEI专家分享硫磺回收装置液硫脱气设备的腐蚀与控制

炼油企业通常采用硫磺回收装置处理其他装置产生的酸性气。目前的硫磺回收装置采用克劳斯炉 系统将 H2S 转化成液硫,然后进入硫磺成型装置制备固体硫磺。克劳斯炉系统生产的液硫通常含有质量分数 250~300μg/g 的硫化物。根据 GB/T 2449.2—2015《工业硫磺 第 2 部分:液体产品》的要求,液硫中硫化氢(H2 S)和多硫化氢(H2 S x)的质量分数(以 H2 S 计)须低于 15μg/g。基于此,所有硫磺回收装置均设置有液硫脱气系统。不同工艺包采用的脱气方案不同,原理都是使 H 2 S x 分解为 H 2 S,再进一步氧化为单质硫[1]。通常采用空气作为脱气介质,空气中的氧气可以使 H2S 氧化为硫。

  • 2021-04-03
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智慧水利的基础-数字流域-许新宜

智慧社会建设引发新思考? 中共中央政治局12月8日下午就实施国家大数据战略进行 第二次集体学习。习近平指出,大数据是信息化发展的 新阶段, 实施国家大数据战略 加快建设数字中国。 十九大报告中指出: 加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性 技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新,为建设科技强国、质量强国、航天 强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。 —— 习近平

  • 2021-03-21
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5G云XR多人协同在列车制造运营领域的应用

5G时代,网速限制将被彻底解除,用户可随时随地观看视频,VR、AR等XR业务将走出科技馆,走向真实的行业和用户,借助沉浸式科技,用户将拥有看待世界的全新视角,看见原本看不见的,看懂原本看不懂的,做到原本不能做的。 5G 网络使得接触资源的速度加快,帮助用户高效选择出适合的资源。 借助5G大带宽与低延时的能力,将XR内容云化,可以提供更加高效便捷内容分发能力。 在5G网络的支撑下,用户不能身处何地,都可通过网络即时获取到所需的XR内容资源。5G网络的成熟,将使不同行业和类型的用户更加便捷地开展部署XR业务,并将促进多形态XR业务与内容不断丰富。

  • 2021-03-21
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石油天然气管道工控系统安全监测与态势感知 保障国家关键基础设施安全

近年来石油天然气基础设施已经成为黑客组织的攻击目标,2017年发生的针对沙特某石油天然气装置功能安全仪表系统(SIS)的攻击为各国网络安全主管机构和基础设施运营企业敲响了警钟。 本项目用户负责长距离输油气管道的运营管理、建设和科研, 承载着国家重大战略物资输送的任务,拥有集油气管道输送技术研发、服务、培训、检测和监测为一体的专业科研机构,科研力量雄厚,科研设施完备,拥有管道核心技术研发能力,在油气储运工艺、管道完整性管理 、管道化学添加剂、管道规划、信息与经济等研究领域整体处于国内领先水平。

  • 2021-03-21
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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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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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