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3D可视化机房运营全景管控平台建设方案

以资产管理为核心,整合动环监控、安防监控、IT系统监控等数据,提供直观高效的3D仿真展示功能,实现数据中心运行状态集中可视化展现。

  • 2025-02-08
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大型企业数字化运营平台基础管理能力中心功能与应用服务设计方案(102页 WORD)

向各中心提供用户认证服务和权限查询服务。实现统一的用户登录认证和用户权限鉴权,权限鉴权需各中心在服务协议中提供相应系统用户和系统岗位信息。

  • 2025-02-07
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海上风电经柔直送出系统受端扰动自适应控制策略

针对海上风电经柔直送出系统受端侧出现扰动的场景,提出了一种保证受端换流站自主运行在安全范围内并实现有功功率在多个送端换流站间合理分配的自适应控制策略,具体包括受端换流站运行限幅控制策略与送端换流站直流电压-频率自适应下垂控制。当受端电网出现扰动导致受端换流站内部电气量越限时,受端换流站运行限幅控制输出用于降低虚拟电势参考值的缩减系数,约束越限电气量回归至限值之内;自适应下垂控制策略考虑送端有功功率裕度和直流电压偏差的约束,自适应调整下垂系数,进而在多个送端换流站间合理分配因受端扰动而使得风场调整的扰动功率,并减小直流电压偏差;送受端侧控制策略共同维持整个系统稳定运行。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建3端海上风电经柔直送出系统仿真模型,验证了该方法的有效性与准确性。

  • 2025-02-14
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数字船厂智慧园区整体解决方案(83页)

XXXX智慧船厂将以信息化为基础、以数据为纽带、以制造为核心、以管理为载体打造新型智慧园区,该智慧园区整合了船厂的安全、环保、能源、安防、应急、服务等数据资源,支撑船厂科学、准确、及时决策,提升船厂综合监管能力、改善船厂环境质量、强化生产本质安全、降低企业经营成本,实现船厂管理精细化、决策科学化和服务高效化。

  • 2023-05-12
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智联招聘:2024两会热点洞察:全面发展人工智能+

中国人工智能与实体经济正加速融合。赛迪预测,到2035 年我国人工智能产业将完成示范应用探索期向规模应 用成熟期转化。据赛迪数据,2023 年我国人工智能核心产业规模已达 5000 亿元人民币,企业数量超过 4400 家。2024年 2 月 19 日,国务院国资委召开“AI 赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会,要求中央企业加快布局和发展智能产业。

  • 2024-05-21
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智慧城市地下管网信息化管理平台整体解决方案

综合管廊就是地下城市管道综合走廊,即在城市地下建造一个隧道空间,将电力、通讯,燃气、供热给排水等各种工程管线集于一体,设有专门的检修口、吊装口和监测系统,实施统一规划、统一设计、统建设和管理,是保障城市运行的重要基础设施和“生命线”

  • 2023-03-13
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新概念:元宇宙将至,数字生态的变革从谁开始?

“现实世界正在加速虚拟化,虚拟世界也在加速现实化” 当现实与虚拟世界的边界变得越模糊,元宇宙概念也越加膨胀。 相信元宇宙Metaverse的科普大家已经看过不少了,是时候深度挖掘元宇宙新生态圈是什么?并思考数字企业如何迎战这个互联网的最终形态?

  • 2021-09-22
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工业互联网大会:基于supOS工业操作系统的边缘智能探索与实践

满足实时控制,传统AI借助云计算,云端处理数据需要秒级,而在边缘处理数据只需要毫秒级;满足安全与隐私保护运算在设备本地执行,减少了数据在云中某个位置被错误处理或被盗用的风险。

  • 2023-11-27
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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