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中服能源管理系统介绍

节能减排面临问题各行各业虽然早就着手研究节能减排问题,虽见成效,但还面临着以下挑战:1.利用何种手段分析能源利用的效率;2.如何量化地、准确地评估节能的效果;3. 如何有效选择、管理、运用众多的节能技术、节能产品; 4.如何有效监控众多用电、用水单元。

  • 2021-02-11
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智慧矿山建设的发展与实践(117页 PPT)

智能管控平台利用GIM时空“一张图”对矿井空间对象数据、业务属性数据以及安全生产实时历史数据进行综合集成,采用2DGIS、3DGIS、组态、BI等多种技术手段进行数据融合和展示,提供人员管理、安全监控、生产过程监控等位置化联动服务与应用,实现二维以及三维地理空间下矿井场景的浏览以及生产业务数据的查询、统计和智能分析

  • 2021-05-28
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基于聚酰亚胺的高导热石墨膜材料的研究进展

近年来,随着电子设备的小型化、轻量化,高导热石墨膜材料受到广泛关注。本文综述了聚酰亚胺(PI)基石墨膜材料的制备,详细介绍了石墨膜性能的影响因素,主要涉及分子结构、分子取向和其他材料的诱导作用等,简述了石墨膜复合材料的研究和专利近况,并对未来石墨膜材料的研究方向提出了建议与展望。

  • 2022-01-27
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智慧水利工程建设方案介绍

“智慧水利”的总体建设目标是:依托现代化技术手段,全面建成水利信息基础感知体系,健全保障支撑环境,推动水利综合业务精细化管理,提升科学化决策调度管理水平,最终形成“更透彻的感知、更全面的互联互通、更科学的决策、更高效智能的管理”的智慧水利管理体系,推动“智慧城市”的发展。.

  • 2021-07-19
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有色金属行业智能矿山建设指南(试行)

结合我国有色金属矿山开采环境复杂、安全管理压力 大、多元素资源共生等特点,在矿山已有自动化、信息化 建设基础上,推进物联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色金属矿山的应用,建成 集资源的数字化管理、面向“矿石流”的智能生产管控、全 流程的少人无人化生产、集成化的本质安全管理、基于工 业大数据的智能决策于一体的本质安全、资源集约、绿色 高效的有色金属智能矿山,促进企业转型升级、高质量发 展,全面提升企业的综合竞争力和可持续发展能力。

  • 2021-02-13
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综合能源多维指标评估平台

综合能源的电力,水,气,油,煤,乃至原料的源池,输送,变送,配用的各个环 节的可靠性,安全性,和运营经济性至关重要。综合能源的规划,设计,基建,运 营过程的各种因素的普选,运营方案的建立,就像一个战役的沙盘的运作。 综合能源的规划需要对现有能源网的能源站的布点,输送管道,配用布局,建立相 关拓扑联系,能源系统中的设备自身的模型属性,设备之间相关属性叫做沙盘中说 那个那些战役模型,规划好战役首先要建模。根据能源配用需求,顺着模型中的拓 扑关系,可以确定这次战役,即工程的设备的各项数据属性, 这就是设计。例如, 电网规划要从现状网建模开始,根据未来的需求,进行需求预测,优化变电站布点, 输电廊道,满足未来用电的需求;进而设计电网,满足运行指标;

  • 2021-03-31
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  • 49页
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智慧矿山建设解决方案

目前,煤矿安全高效矿井系统的机械化程度达到90%以上,单机自动化也日趋完善,建成了一批千万吨级矿井群,并开发了生产综合自动化系统等。

  • 2022-06-16
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机械加工行业数字化车间规划与方案

该系统平台的各种硬件通过以太网联接,基保 装配线、机器人、数字化检测设备、RFID、传感器等通过PLC接入以太网,其状态监控通过OPC服务器完成;加工设备通过MDC接入以太网并实现数据采集和状态监控;立体仓库、监控大屏、标签打印机和工作站等直接接入以太网。

  • 2021-05-14
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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