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电气设备运维系统

电气行业主要设备包括开关设备、变频设备及数字化智能终端,广泛应用于电力、水利、通讯、工业、新能源、石化、交通和基础设施等行业。中服电气设备运维系统实现了自动化数据与信息化数据流转的深度融合,采用云协同作业的方式,对终端用户设备实时监测,运用大数据分析,实现对设备故障提前预判,同时结合专家知识库、专家在线诊断、视频辅助判断等手段实现远程维修运维,实现工作的精细化、信息化、智能化。主要采用了中服CServerIot平台、DTU/工控网关设备、SaaS多租户管理、工作流和CCT组态工具等技术能力完成平台开发。

  • 2021-02-11
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炼化企业数字工厂智慧制造解决方案

随着新基建概念的提出,以互联网为核心的新一轮科技和产业变革将愈发深入,给人们的生产方式和生活方式带来变化与革新也更加革命性。世界石化工业的发展同样要走智能化之路,这既是产业发展规律使然,又是应对资源短缺、供需不平衡、生产成本提升及对产业一体化的迫切需求。近年来,我国石油和化学工业的发展也逐渐步入了转型升级与加速发展的轨道,“智能油田”、“智能钻井”、“智能管道”、“智能炼厂”、“智能化工厂”建设的大力推进,带来了生产装置规模大型化、高度自动化,智能化、信息化已成为必然趋势

  • 2021-02-14
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中国新能源汽车城柳州范本大数据报告

2020 年新冠疫情在全球范围爆发后,走绿色低碳发展道路,推动疫后世界 经济绿色复苏成为国际社会的普遍共识,全球汽车产业正加速向绿色低碳转型。 中国作为负责任大国一直积极应对气候变化,坚持绿色低碳发展。习近平总书记 在第七十五届联合国大会一般性辩论上向国际社会作出“碳达峰、碳中和”的郑 重承诺。“3060”双碳目标不仅是中国应对全球气候变化的郑重承诺,也是中国 面向“零碳经济”时代,加速经济结构调整、持续提升经济竞争力的战略部署。

  • 2023-02-14
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国防工程智能信息系统效能评估研究

国防工程智能信息系统组成和功能的基础上,提出了系统效能评估指标体系,分别用 BP 神经网络和 AHP 法建立了国防工程智能信息系统效能评估模型,并对系统的设备监控管理能力进行了评估。仿真结果表明,BP 神经网络法克服了传统评估方法精度低、模型复杂和计算量大的缺点,可将以往的专家经验知识进行分析学习,能够实现实时方便的在线评估;AHP 法对多层次的指标体系具有较强的处理能力,但是存在指标权重确定主观性强,计算量大的问题。

  • 2021-02-07
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数字时代银行业咨询服务方案

毕马威在网络安全方面深耕多年,对网络安全管理、相关监管机构法律法规及规范要求有着深刻理解,能够为客户 提供基于企业自身网络安全管理需求的安全规划、评估及落地实施咨询服务。毕马威的网络安全服务可以分为以下 四大类: 服务对象 ? 合作客户:金融业、汽车业、电子行业、互联网、 医药业、快消业 ? 合作部门:公司管理层、信息安全部门、IT部门、 法律合规部门、风险部门、审计部门 ? 治理与管理:信息安全战略规划、信息安全管理体系建设、安全架构设计、数据安全与隐私保护 ? 合规与审计:网络安全法合规咨询、GDPR合规咨询、信息安全审计与评估、安全风险度量体系建设 ? 安全转型:云安全、物联网安全、安全开发咨询、安全教育与培训 ? 安全测试:移动应用安全评估、WEB应用安全评估、基础设施安全测试、事件响应与管理

  • 2021-04-18
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国防工程效能评估支撑平台研究

针对国防工程效能评估任务多样、工程类型多元、指标体系复杂等问题,在系统分析国防工程效能评估业务需求和工作内容的基础上,提出了支撑平台建设总体要求和功能需求。采用通用化、组件化、可视化、可扩展研发思路,构建了支撑平台系统的总体框架结构,设计实现了平台各组成功能模块,给出了典型应用流程,可有效提高效能评估的科学性和时效性,为工程体系规划计划制定、工程项目全寿命管理、工程作战运用等决策提供实用的支撑工具。

  • 2021-02-07
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IEEETII|论文荐读!DiffusionModel在故障诊断领域的首次尝试!IVQ-LDM:可解释的潜在扩散模型

本期推文将介绍一种可解释的向量量化引导的潜在去噪扩散概率模型(Interpretable Vector Quantization-guided Latent Denoising Diffusion Probability Model,IVQ-LDM)。这项研究发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊。

  • 2025-01-02
  • 阅读976

华为行业数字化转型方法论

数字经济已成为21世纪全球 经济增长的重要驱动力。根据 中国信息通信研究院2018年 发布的《G20国家数字经济 发展的研究报告》,G20国 家数字经济持续-保持快速发展 态势,数字经济总量由2016 年的24.09万亿增加到2017 年的26.17万亿,增长率高 达8.64%,同时结构不断优 化,G20国家产业数字化占比 由2016年的84.18%提高到 2017 年的 84.47%。

  • 2021-03-28
  • 阅读975
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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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