基于数字孪生与智能决策的源网荷储协同优化技术10 积分 | 20 页 | 7.03 MB | 3 月前3
影视行业财务共享中心业务流程优化解决方案(44页 PPT)仍保留现有的资金集中管理方 式,基本不涉及账户设置的变更 • 资金往来关系较清晰 • 财务共享中心资金岗执行资金支 付时,需要操作多家影城的资金 账户 • 频繁的执行资金下拨操作 优势 劣势 优化系统功能:财务共享中心资金 岗执行资金支付时,仅操作总部的 统一账户,系统自动执行下拨并在 影城支出户执行支付 进阶 方案 • 支付时,仅操作一个账户,相对简单 • 无下拨操作 • 需对现有资金账户进行调整(专资10 积分 | 44 页 | 591.18 KB | 4 月前3
【专家PPT】河海大学 华昊辰PPT:适用高原地区牵引供电的光-风-氢-储综合能源系统协同优化运行关键技术研究10 积分 | 31 页 | 3.54 MB | 1 月前3
2025年工业大模型白皮书大规模预训练技术.......................................................................... 34 2.2.3 模型微调与优化.............................................................................. 35 2.2.4 模型部署与运维. 2 技术路线的主要方向...................................................................... 55 3.2.3 技术路线的优化策略...................................................................... 56 3.3 工业大模型产品商业模式..... 研发设计辅助场景.......................................................................... 71 4.2.2 生产过程优化场景.......................................................................... 72 4.2.3 产品质量检测场景..10 积分 | 142 页 | 10.54 MB | 10 月前3
科研智能:人工智能赋能工业仿真研究报告(2025年)-中国信通院发展,尤其是大模 型、物理信息机器学习、神经算子、生成式 AI 等方向的演进,正为 工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范 式,AI 不仅能够提升仿真效率,更能在多目标优化、虚实交互决策 等场景开辟新路径,推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策 中枢”跃迁。 本报告基于科研背景,全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 ................................ 38 图 14 AIPOD 智能优化平台.................................................................................. 43 图 15 风扇优化中的关键设计变量.......................................... ............................. 43 图 16 风扇设计优化前后对比............................................................................... 44 图 17 数值回归验证结果......................................................10 积分 | 74 页 | 3.43 MB | 4 月前3
工业互联网赋能能源化工行业数字化转型研究报告(2025年)(一)工业互联网驱动的智慧工程设计与建造 ............ 20 (二)工业互联网驱动的研发设计创新 ...................23 (三)工业互联网驱动的生产运营优化 ...................25 (四)工业互联网驱动的经营管理优化 ...................28 (五)工业互联网驱动的营销销售变革 ...................29 六、能源化工企业实施策略 . 传统工业 IT 架构采用垂直耦合的模式,易导致数据碎片化、 信息孤岛化、技术异构化,负责不同业务环节或流程的子系统 间彼此孤立,无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下,以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式, 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联,基于规模化 发 重要的角色。作为数字经济与实体经济融合的重要载体,工业 互联网深入能源、化工、交通等多个领域,提供强大的网络连 接、计算处理和数据分析等新型能力支撑,通过优化资源配置 和促进产业链协同,推动各行业研发模式创新与生产流程优化, 助力传统工业制造体系和服务体系的重构。 如今,新一轮科技革命深入发展,技术创新进入了前所未 有的密集活跃期,人工智能技术的崛起,特别是大模型的广泛 应用为0 积分 | 37 页 | 2.03 MB | 10 月前3
IDC:2025年石油石化产业新型工业化白皮书级。同时,通过 持续优化产业结构和用能结构,实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势,与工业互联网、人工智能实现了深度融合, 在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。����年��月,美国《工业互联网战略》发布, 旨在通过物联网(IoT)技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级,通过智能传感器、数据分 析和自动化技术,实现优化提效。����年�月, 计算等数字技术,推动产业效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注,注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程,以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势,炼油产能预计将减少。目前,欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略,以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体,十 一定优势,技术聚焦方向包括优化能 源效率、提高能源技术先进性和推动能源多元化等。 日本作为石化产业的老牌强国,政府和民间更加重视现代技术在石化生产和产业链建设中的 能力提升价值,尤其强调石化领域环保能力的重要地位。����年至����年间,日本政府定期发布 《制造业白皮书》,旨在分析全球制造业发展趋势,提出日本制造业发展策略。����年版白皮书 特别强调了优化供应链、增强竞争力、数字转型0 积分 | 65 页 | 2.24 MB | 10 月前3
中兴通讯自智网络白皮书202529 4.4 智能化案例:家宽业务质差优化 30 4.5 能效优化案例:无线网络能效优化和SPN能效优化 24 4.5.1 无线网络能效优化 32 4.5.2 SPN能效优化 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 /Agent,数字孪生等新技术和应用方面,进行深度洞 察,分析自智网络产业的发展趋势及面临的挑战,并提 出解决策略与建议。 成功案例分享 列举自动化、智能化、能效优化的高阶自智网络实践 案例,为全球运营商及合作伙伴提供宝贵参考与借鉴 资源。 产业协同倡议 倡议广大合作伙伴携手共进,在共创共赢的理念下推动 自智网络产业向更高层次迈进。 本白皮书主要包括如下内容:10 积分 | 41 页 | 7.03 MB | 10 月前3
餐饮服务基于DeepSeek AI大模型应用方案(159页 WORD).......................................................................................22 2.2 客户服务优化................................................................................................... ...................................................................................34 2.3.2 库存与供应链优化................................................................................................... .......................................................................................66 3.3.3 模型优化与调整................................................................................................10 积分 | 169 页 | 451.98 KB | 3 月前3
2025中国暖通智控行业白皮书-海尔阵。 工程建设是以价值导向为目标的。工程的价值反映了工程多方面的述求:既有经济层面的,也有社会层面的。不同的目标设定和 追求,对于暖通空调系统的控制和管理也会带来不同的要求。因此,单一环节的“最优化”,实际上并不是工程所追求的本质。 传统所称的“自动控制”,往往都是建立在对某些单一设备、单一系统或者局部环节进行控制的基础上,各环节相对单一或独立 进行。要整合这些设备系统和环节之间的关联,需 需求。暖通空调“自控”,面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”,并不仅仅是一个名词上的变更,而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上,通过先进算法、数字孪生等技术,优化求解,才能实现各种控制需求。 AI技术的飞速发展,正好为我们所面临的变革提供了一个宝贵的机会。从感知层面看,不断丰富的大数据,为我们提供了越来越 多的基础研究数据;从执行层面看,AI强大的算力, 根据中国建筑节能协会的《����中国城乡建设领域碳排放研究报告》,建筑运行能耗占全国能源消费总量的��.�%。而暖通空 调设施的能耗则占建筑运行能耗的��%以上。暖通智控系统与制冷技术创新、暖通空调设备性能改进同步,通过精准调节、优化 控制和有效管理,实现了大幅度的节能。不少工程实践案例证明,有效应用暖通智控系统不仅可自动按NPLV的期望值调整设备 工况和参数,甚至可使COP达到�.�以上,综合各种策略可以把建筑物的能耗下降10 积分 | 106 页 | 26.06 MB | 2 月前3
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