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智能泵站关键技术研究及应用陈金水

大型灌排泵站更新改造与信息化建设 我国共有 450 处大型灌排泵站(5216座)一处有多座,已对其中 的 191 处大型灌排泵站进行了更新改造。 结合大型灌排泵站的更新改造,经过筛选,确定 20 座大型 灌排泵站实施信息化试点建设。

  • 2021-03-21
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智慧园区数字机电综合运维解决方案(50页 PPT)

以强弱电一体化监控为基础,对建筑内部各专业系统进行业务集成; 以能效管理和设备管理为核心,实现对能源及机电设备的有效管理和优化控制; 以运维支撑服务为抓手,实现运维及管理效率的有效提升; 建设可面向未来演进的集团级计费管理、能源管理、运维管理中心,实现面向不同层级客户的一键式管理。

  • 2024-12-16
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塑胶跑道人造草坪施工方案

2.1、混凝土基础厚度:10cm-20cm;标号:C20-C25 原浆收平,应满足不翻砂、不起层、无大面积积水。(达到专业运动场使用要求) 2.2、沟盖宽 60m-65cm,排水沟外侧为塑胶跑道,跑道内外做道牙,跑道两边缓冲各 20cm,第一道宽 1.25m,其他道宽 1.22m

  • 2024-09-24
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自锐性金刚石磨料的特征及研制

用于制造树脂结合剂磨具的金刚石磨料,传统产品为单晶颗粒,大多数(70%以上)为针片状,表面光滑,与结合剂结合不牢,磨削过程中过早脱落,使用效果不理想。本文目的就是为了解决这一问题。本项目以粉状石墨为原料,以铁基合金粉末为触媒,对原料的成份和配比、合成块的组装结构、合成工艺参数及调控方式,进行了系统的试验研究,在六面顶压机上,研制出了一种金刚石磨料新产品——CSD(Crumb Structure Diamond)磨料。合成压力和电功率与合成单晶金刚石的工艺参数基本相同,而合成时间较短,不超过5min,石墨转化率达到80%左右。得到的新产品不是针片状单晶颗粒,而是团粒结构的颗粒,颗粒形状为等积形,表面粗糙,凹凸不平。经制作成砂轮使用证明,金刚石与结合剂结合牢固,在磨削过程中呈微刃破碎,自锐性好,磨削锋利,寿命比传统产品成倍提高。CSD磨料可作为RVD金刚石磨料的更新换代产品使用。

  • 2022-01-28
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大数据时代下金融数据治理的问题

随着《银行业金融机构数据治理指引》(下称《指引》)的发布,2011年发布的《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》(以下简称《标准》)被明确废止,随之而来的,是传统金融数据管理到现代金融数据治理的巨大转变,这也是适应大数据时代背景和要求的必然结果。大数据时代背景下,现代金融数据治理具有“行为性、内构性、外接性”三个内涵特性,呈现出“目标双核化、结果资产化、手段科技化”三个特征,并且表现出“生态治理、标准治理、中台治理”三个趋势。在《标准》治理成果和经验的基础上,《指引》对银行业金融机构在数据治理架构、数据管理和数据质量控制、全面实现数据价值、加强监管监督四个方面的数据治理规范和要求,为其他领域的金融从业机构数据治理起到了示范效应。金融数据治理在产品创新、市场营销、机构决策等诸多方面的作用开始被重视。但是,在金融数据治理的具体实践和实现治理目的的进程中,还有很多问题亟待解决。

  • 2022-01-22
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智慧供热云平台 助力企业节能 提高用户舒适

航天云网工业互联网平台逐步发展成为一个跨行业、跨领域、跨地域“三跨”,全系统、全生命周期、全产业链“三全”的工业互联网平台,横向支持企业互联,纵向支持企业虚实结合的数字化应用。基于INDICS平台的智慧供热云平台,通过对供热全过程、全要素数据的挖掘分析,深挖供热数据的潜在价值,为智慧供热提供决策服务支持,最终达到供热调节经济化、安全化、智能化的结果。

  • 2021-03-21
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元年:数智驱动的无人财务共享研究报告

随着数字技术的发展,企业数字化转型正如火如荼地席卷着各行各业。根据中国信息通 信研究院发布的《全球数字经济白皮书(2022 年)》,2021 年中国数字经济规模达到 7.1 万亿美元,居全球第二。

  • 2023-09-01
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河南省发布数字经济发展工作方案

实施数字经济重大项目1000个,完成年度投资2000亿元,其中新型基础设施领域重点实施64个总投资10亿元以上的项目,全省服务器、PC产能分别达到150万台和300万台。产业数字化转型深入推进。聚焦智能制造、智慧能源、智慧物流、智慧文旅、数字农业、智慧城市、数字治理、智慧交通、智慧生态、智慧园区10个领域,建设100个以上示范应用场景,赋能经济社会转型发展。政府治理服务效能不断提高,数字政府监管服务范围和功能持续拓展,新型智慧城市建设深入开展,城市治理智能化、人性化和可诊断、可预测水平进一步提高。

  • 2022-04-14
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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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