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铜川高新区铝镁深加工专利导航报告

专利蕴含重要的技术信息、法律信息、经济信息,在全球市场竞争日趋激烈的 情况下,专利作为一种新兴生产要素,在产业/企业竞争中发挥着越来越重要的战略 性作用,专利已不仅仅是出于对技术创新、实施专利技术权利的保护,而更多地将 申请专利视为垄断市场、排挤竞争对手、保持优势地位、谋取商业利益最大化的利 器。专利导航运用专利制度的信息功能和专利分析技术系统导引产业发展。

  • 2024-04-09
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长城超云:东数西算数据中心基础架构设计方案白皮书

什么是东数西算。东数西算的“数”是指数据,“算”指算力,即对数据的处理能力,是数字时代的核心生产力。“东数西算”通过在中西部建设包含数据中心、云计算、大数据等一体化的新型算力网络体系,将东部海量的数据有序引导至西部进行计算,促进东西部协同联动,效率优化。“东数西算”工程是我国继“南水北调”、“西电东送”、“西气东输”等工程之后,面向全国资源分布、经济发展实际,进行的全局统筹、协同优化的又一个历史性大工程。

  • 2023-03-16
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李培根院士深刻剖析数字孪生

数字孪生的概念出现是最近10多年的事,但近3年来关于数字孪生的论文数井喷式增长[1]。 各行各业都在谈论数字孪生,制造业自不待言,建筑、建造、智慧城市、物流…… 近期国内多有关于数字孪生的文章问世,如黄培[2]、赵敏和宁振波[3]等,不乏真知灼见。 尤其是有些软件公司、工业互联网公司极力渲染其数字孪生应用(不排除有推销自己的因素),使数字孪生成为当今智能制造或企业数字化/智能化的特别“现象”。炙手可热的数字孪生诚然已成为智能制造以及其它相关领域的“现象级”技术!

  • 2021-11-03
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数字转型与“十四五”信息化规划

以新一代信息技术为驱动的数据浪潮正深刻重塑经济社会的各个领域,移动互联、物联网、云计算、大灵气、人工智能等技术与各个产业深度融合,推动着生产方式、产品形态、商业模式、产业组织和国际格局的深刻变革,并回忆了第四次工业革命的孕育与发展。

  • 2021-08-23
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基于相关性分析的电网非同步监测数据场景谐波责任划分

针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先,对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理,利用形状动态时间规整算法(shape dynamic time warping,ShapeDTW)实现数据匹配对齐;然后,利用点排序识别聚类结构的聚类算法(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化;最后,基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标,在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证,该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分,可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。

  • 2025-02-14
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大庆石化设备专家分享石油化工设备腐蚀与防护

第一节. 化工大气对金属设备的腐蚀情况 金属在大气自然环境条件下的腐蚀称为大气腐蚀。暴露在大气中的金属表面数量很大,所引起的金属损失也很大的。如石油化工厂约有70%的金属构件是在大气条件下工作的。大气腐蚀使许多金属结构遭到严重破坏。常见的钢制平台及电器、仪表等材料均遭到严重的腐蚀。由此可见,石油、石油化工生产中大气腐蚀既普遍又严重。

  • 2023-01-28
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智慧应急解决方案

根据《关于国务院机构改革方案的说明》,为防范化解重特大安全风险,健全公共安全体系,整合优化应急力量和资源组建应急管理部,推动形成统一指挥、专常兼备、反应灵敏、上下联动平战结合的中国特色应急管理体制。

  • 2023-03-20
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智慧桥梁数字孪生解决方案(66页 PPT)

为掌握设施的数字体征,全桥布设了17类1100多个结构安全数据感知点,实时监测风速、风向、温度、大地震动等环境数据;全桥共设立5大类120多项结构安全指标,所有指标点均通过数字孪生编码自动匹配三维空间位置,通过神经元智能分析模块实时计算指标分值,通过阈值设定及红黄绿颜色管理实时反馈孪生桥梁当前的指标监测数值,并通过对边缘计算 分析实时提醒桥梁结构红黄绿的指标健康状态;运用车辆模型的动态模拟软件,实现桥上车 辆动态孪生仿真,并对其中需要关注的营运车辆保持全程跟踪,为运输管理提供直观、高效 的数据支撑系统。

  • 2024-01-11
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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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