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中央空调节能&柔性控制系统设计方案

中央空调系统是本项目里的耗电大户,每年的电费中空调耗电占40~60%左右,因此中央空调的节能改造显得尤为重要。由于设计时,中央空调系统必须按天气最热、负荷最大时设计,并且留10-20%设计余量。但实际上绝大部分时间空调是不会运行在满负荷状态下的,存在较大的富余。中央空调系统冷冻主机可以根据负载变化随之加载或减载,冷冻水泵和冷却水泵却不能随负载变化做出相应调节,存在很大的浪费。因此,通过引进先进的中央空调节能技术及设备,可以大幅度降低空调的能源消耗,创造显著的经济效益。

  • 2024-03-09
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县域医共体互联网医院解决方案

建立以平台为载体、依托各级医疗机构、面向全省服务的新型互联网医院模式,加快建立健全建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式。建立一个服务全省各级医疗机构(医共体集团)的综合性互联网医疗服务管理平台,在各级医疗机构(医共体集团)在各自统筹、独立运营的基础上增加院际协同服务。通过建立全省医疗健康大数据中心,整合村医、乡镇卫生院、县、市级医疗机构基础数据,为患者就医、医生就诊、院际协同建立数据基础,为村医、乡镇卫生院提供专家诊疗资源,为市级医疗机构提供互联网服务平台,为省级监管机构提供决策监管及数据分析服务。

  • 2021-04-25
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(完整word版)智能环卫信息管理系统-技术方案(1)资料

如何提高环卫管理水平、提升环卫行业形象?环卫信息化建设是一条途径。环卫信息化建设的主要目的是能够让主管领导及时了解到垃圾(粪便)收集清运、道路作业、末端处置等环卫管理全过程中的重要数据,这些数据包括垃圾(粪便)产生量、清运量、处理量;道路作业面积、车次、作业规范、作业质量;垃圾处理过程中的废水、废气的浓度、含量;环卫作业中所需投入的人、财、物的量等等,为领导决策提供强有力的数据支持,为环卫部门争取政府财政资金提供依据,为环卫作业各不同部门之间提供结算平台,也可以为相关政府部门提供实时在线的监管平台。

  • 2021-07-01
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中国移动研究院:打造算网一体创新高地,推动算力网络纵深发展

以GPU、AI加速卡等智能集群算力为核心集约化建设的E级超大规模新型算力基础设施软硬件全栈环境,支撑AI大模型的高效训练支撑行业数智化转型升级。

  • 2023-08-16
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2021汽车行业新能源车报告-百度

新能源汽车分为三类,分别是纯电动汽车(BEV)、插电式混合动力汽车(PHEV)和燃料电池电动汽车(FCEV)。

  • 2021-03-30
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5G智慧路灯云平台解决方案

在智慧路灯杆上搭载各种传感器及感知设备,如充电桩、LED信息发布屏、高清摄像头、应急报警、5G基站搭载网络、WiFi网络、环境监测、井盖及积水监测、城市广播等,利用物联网及互联网技术,使路灯成为智慧城市信息采集终端和便民服务终端,是智慧城市重要的切入口。

  • 2021-03-26
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数字孪生装备

工程装备、制造装备、医疗装备等各类装备是加快国家基础建设、提升国家经济实力和保障医疗健康的重要基础。在新环境、新趋势、新背景下,如何充分融合新一代信息技术助力装备数智化升级,实现装备软硬系统的自主可控,是实现装备高质量发展、推动数字经济与实体经济融合发展的关键。本文基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型理论基础,探讨了数字孪生装备的概念和组成,分析了数字孪生装备理想特征能力和关键技术,提出了数字孪生装备三阶段发展路径,并在纺织车间物流装备和复材加工车间热压罐装备上对相关理论开展了相关实践。

  • 2024-03-04
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e-HR管理系统研究

e-HR是基于先进的软件和高速、大容量的硬件基础上的新的人力资源管理模式,通过集中式的信息库、自动处理信息、员工自助服务、外协以及服务共享,达到降低成本、提高效率、改进员工服务模式的目的。

  • 2022-01-23
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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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