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GE智慧工厂整体解决方案

云科技,自动化,无人化并非工业4.0或智慧工厂的精髓。简单购买先进的科技工具,而不从本质上理解科技对企业员工和管理者心理和行为上影响,只会是东施效颦,浪费资源。如何使用先进的科技手段改变员工行为和思想,提高管理和改进文化才是智慧工厂的核心。

  • 2021-06-23
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基于EPON技术的的安防监控解决方案

EPON(Ethernet Passive Optical Network),以太无源光网络,是以太网技术与PON技术完美结合的产物。它构建了一种纯介质网络,消除了局端与用户端之间的有源设备,因而避免了外部设备的电磁干扰和雷电影响,减少了线路和外部设备的故障率,提高了系统的可靠性,同时节省了维护成本;EPON技术采用点到多点的用户网络拓扑结构,利用光纤实现数据、语音和视频的全业务接入的目的,大量减少了光纤及光收发器数量。

  • 2021-05-07
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2019中国数字化转型最佳解决方案TOP100

“Banking Everywhere,Never at a Bank”布莱特·金(Brett King)在扛鼎力作《BANK 4.0》中描绘了让人兴奋激动的Bank4.0时代,敏锐洞见一个正在发生的事实:银行业务,已经发生了本质的改变。 面对这场技术革新所带来的改变,银行如何应对及转变,银行如何发展新的能力、新的工作、新的技能?在“要么适应,要么灭亡”的抉择中,“嵌入生活的智能银行服务”是《Bank4.0》为银行业数字化转型提供的最佳解决方案。

  • 2021-04-30
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果业电商管理服务平台解决方案

随着信息化的不断发展进步,信息化手段已逐渐渗透到了社会上的各个领域,信息时代已悄然来临。随着网站软件技术的快速发展,网站软件平台的数量飞速上升,网站软件的设计水平和开发技术也越来越受到行业的关注,更多的创意结合新技术和新手法应用到了网站软件平台上,为网站软件平台发展提供了更为广阔的空间。 互联网的高速发展,使其与很多传统行业得到了很好的融合,互联网已对包括农业、零售、教育、医疗、金融等部分传统产业产生了深远的影响。农业作为社会发展重要的产业,势必也将受到互联网的影响,根据2015年“一号文件”的表述,传统行业要转变发展方式,要推广现代信息技术、建立信息平台、大力发展传统行业等。“互联网+”概念的提出,也将在一定程度上促进农业行业互联网的发展。 互联网正在以难以估量的速度改变着传统模式下的产供销供应链,一个全新的网络商业模式已经形成。可以预见,一定还有更多的发展者加入进来,农业行业已然成为“互联网+”的又一个风口,谁能早一步进入,就能进入一片新的蓝海。

  • 2021-03-26
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变电站自动化系统无线监控解决方案

近年来,在新建的110KV及以下变电站中,通常实现无人值守或集控,220KV及以上变电站实现综合自动化;老的变电站也大多进行了改造。上述技术升级和改造主要是针对变电站电气二次部分进行的,当变电站一次设备出现故障或异常时会直接影响电能的传输、变换与分配等问题。目前,对电气设备的故障诊断主要依靠计划检修和平时巡检,如果设备突然出现异常或存在潜伏性故障,事实上大多情况我们都不能及时处理,使电力系统供电可靠性降低。利用“在线监测技术” 能够及时发现设备隐患,为迅速排除故障,节省检修时间,提高电力系统安全、稳定运行。

  • 2021-04-24
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制药行业废气治理解决方案

近年来,废气治理引起各界关注,空气质量成为公众关注焦点。不同行业的废气治理有不同的特点,北极星节能环保网发布不同行业废气治理系列报告文章,含制药行业废气治理、包装印刷行业废气治理、油气回收等。现发布不同行业废气治理系列报告文章之一:制药行业废气治理解决方案。

  • 2021-04-25
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全域智慧旅游平台建设方案(面向游客的智慧旅游服

智慧旅游系统服务旅游产业对象职能 景区内部事务管理、安全管理、运行管理、车辆管理 建立信用管理体系,对景区及旅游服务机构行业监管 管理信息、政策信息、时间信息及时发布 景区、行业运行液态监测 为游客提供基础信息化服务 提供景区、景点信息,景区资源信息、导游导购信息 提供停车服务信息 提供投诉、咨询、求助服务窗口 提供游客社交服务平台 建立互联网+的旅游服务产品的销售、营销、推广系统 提高除门票外的其他产品经济发展 扩大旅游服务提供商范畴

  • 2021-04-25
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2020 年数字中国产业发展报告

报告重点分析了影响信息通信产业未来发展格局的重大形势变量,对当前全球信息技术演进趋势、产业发展态势进行了综合研判;并基于ICT上市企业运行数据分析了我国产业发展的主要特征、面临的机遇和挑战,提出新形势下加快构建更高层次、更加开放信息通信产业体系的若干建议。

  • 2021-03-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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