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2024 - 08 - 07
雷達料位計在電廠中的應用∵火力發電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計水汽的凝結現象。一直是物/液位測量的重大難題,本文主要詳細闡述了RBRDZB-71-6-C雷達料位計針對這一復雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個產煤大國,以煤炭為原料的行業比較多。如煤化工,煤制油,煤發電,其中煤發電的主要燃料就是煤,在電廠發電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動汽輪機發電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰?!喟l電廠中的煤水灰監測測量顯得尤為重要。標志著發電的穩定性,保證火力電廠的穩定運行。為了提高電廠的發電效率,以及穩定的自動化運行水平,在生產過程中,煤/灰在輸送過程中產生的高粉塵,水經過加熱流轉過程中產生的凝結現象。給測量帶來了更高的要求。雷達料液位計RBRDZB-71-6-C可以根據現場的介質,軟件自帶增益功能,根據現場介質的介電常數系統自動調節??梢源┩父叻蹓m,以及在水蒸氣凝結雷達天線的情況下,依然穩定運行。二.在選擇電廠物液位傳感器時,需要考慮以下幾個因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導波雷達。非接觸型超聲波、激光,雷達。都需要一些場景限制。如選擇不當,要么維護量大。要么達不到測量效果。例如電廠中的料位測量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規則性,在進料卸料過程中料面形狀為凹凸狀并帶有大量粉塵。重錘物位計測量。(屬于間歇式測量)不間斷的利用重錘上下接觸測量,精度低,經常出現埋錘斷纜現象,...
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2021 - 05 - 27
最近,杭州這個地區上線了新的智能產品。據悉,良渚街道上線并運行了“智能水腦系統”,主要由管控一體化系統管理平臺、智能移動APP、戶外大屏幕及水質監測、視頻監控等硬件系統組成。基于24小時可視化監控、實時信息采集和最新人工智能算法,形成了集“監控、預警、調控”于一體的綜合智能控水平臺  良渚轄區內水系發達,河網密布。大小河流168條,總長230多公里,小微水體225個。“智能水腦系統”的出現,推動了良渚從治水向“智能”治水的轉變,在動態監管、快速巡河、精準處置等方面取得了顯著成效?! ≈悄芩X系統就像在河道上安裝了一個體檢裝置。一旦出現可疑指標,就能準確發現問題,給我們的巡視和維護工作帶來極大的方便。實時監控是系統的重要功能之一。點開“治水大腦”的“智能水域圖”,水面監測、水質監測、實時水雨情況、排污口整治進度等信息一目了然?! ⊥ㄟ^水質監測站的建設和水質在線檢測儀的部署,實現在線采集、上傳和分析,形成定期的河流數據分析報告。出現異常時,平臺實時向相關人員發布預警信息。因此,管理人員和檢查員可以通過移動終端查看實時視頻,并隨時隨地監控河流狀況。在難以人工測量的情況下,通過系統的智能分析,綜合末端截污、點位治理、源頭治理、河道系統治理等內容,總結出一套可視化、信息化的高效治理方法。
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2021 - 06 - 21
智能水管理是指利用物聯網、智能傳感、云計算、大數據等技術,對供水、排水、節水、污水處理、防洪等用水環節進行智能管理。我國智能水業正處于數據融合階段,以實現綜合信息調度平臺?! ≈袊腔鬯a業的發展特點主要包括:地域性強,大多數智慧水項目由政府主導,PPP項目在智慧水項目中投資規模較大?! ?、智能水正處于數據融合階段,以實現綜合信息調度平臺  智能水管理是指利用物聯網、智能傳感、云計算、大數據等技術,對供水、排水、節水、污水處理、防洪等用水環節進行智能管理。中國智能水產業經歷了信息基礎設施建設、信息數據和應用模塊完善等。行業處于第四階段——數據融合實現一體化信息調度平臺階段?! ?、中國的智能水產業是區域性的  中國智慧水產業的發展特點主要包括:地域性強,大多數智慧水項目由政府主導,PPP項目在智慧水項目中投資規模較大。  從區域角度來看,中國智慧水產業的區域發展特征與區域經濟發展水平和信息技術發展水平密切相關。另一方面,大多數智慧水項目會優先考慮當地智慧水企業的合作,這在一定程度上影響了智慧水相關產品的區域消費。  截至2021年6月9日,我國智慧水行業企業(經營范圍包含智慧水務的存續在業企業)占比最大的是湖南省,占17.6%,其次是廣東省,占14.8%?! ?、智慧水PPP項目金額比較高  目前國內大部分智慧水項目的開發都是政府主導,主要是地方水務主管部門和水務企業主導,工程設...
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新的創作 公有云服務“走紅” AI云技術不斷加碼

發布日期: 2020-09-08
瀏覽人氣: 314

從智能機器人配送、無接觸快遞柜,到5G紅外測溫系統、人工智能醫療診斷,再到“云招聘”、“云面試”、“云課堂”、“云賣方”等,借助互聯網、云技術、物聯網、移動互聯系統,各類云服務已慢慢融入人們的日常生活,并為中國經濟增長提供重要支撐。?


  云服務的火熱,大家是有目共睹的,市場調研機構的調研數據也能放映云服務的“走紅”。研究機構的報告顯示,包括基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)的全球公有云市場,2019年的規模為2334億美元,較2018年的1852億美元增加482億美元,同比增長26%。



?? 另外,據IDC新發布的《中國人工智能云服務市場研究報告(2019)》顯示,中國AI云服務市場2019年市場規模達1.66億美元,2018至2024年CAGR將達到93.6%,AI能力已成為用戶進行云服務選型時的重要考量因素?! ?/p>


? 一些企業已在云服務領域展開布局。以華為為例,截至2020年6月底,華為云EI企業智能可提供60款人工智能服務(平臺類、視覺類、語音類、決策類),160項功能(平臺功能、APIs、行業預集成方案),面向行業領域的AI能力還在持續加強與更新,且與業內多家企業均建立了良好的合作關系?! ?/p>


? ? 作為較早布局云上語音AI技術的企業,阿里云對外提供語音原子能力、行業模型及自學習平臺等服務,給用戶“開箱即用”的行業語音解決方案。目前,阿里云語音已擁有數萬家客戶,覆蓋教育、金融、出行、物流等數十個場景。


國內外云計算市場的競爭競爭結果,取決于云計算行業內各家廠商的技術、產品、服務、銷售能力等。國內云計算廠商拓展國外業務,當然需要了解外國企業客戶的需求和訴求,針對化地設計產品和解決方案,以此擴大產品的用戶群體,提升產品的競爭力和影響力?! ?/p>


毫無疑問,互聯網已遍布大街小巷,云服務自然也就遍布于大街小巷。智能云服務已經與商業、工業、農業、建筑等行業發展密不可分。在企業數字化轉型需求的拉動下,未來幾年企業對數據庫、中間件、微服務等PaaS服務的需求將持續增長,預計仍將保持較高的增速。公有云市場,也有望迎來擴張的新契機。


不過,AI發展在全球范圍內還局限在感覺、感知層面,而通用AI則是向認知層面跨越。因此,想具有開放問題的求解能力,就需要更大的AI算力以及更強的學習能力。而AI與各類技術的可融合性、可拓展性,也在一定程度上決定了AI云、AI語音、AI傳感等產業的發展進程。  


從技術層面來看,AI云服務的細分技術領域,主要包括NLP技術、人臉人體技術、圖像視頻技術、語音技術、對話式AI和機器學習。相應商業應用模式的創新、升級,將讓這些技在醫療、交通、安防、家居等行業得到更為深入和廣泛的應用。而關于數字經濟、新基建的政策支持,也有望推動“云+AI+5G”融合發展、釋放新動能。  


在當前主流的AI用例中,采用AI公有云服務的應用場景主要包括:制造業供應鏈預測分析,互聯網行業的內容審核、推薦系統,金融行業中小型企業的智能客服,零售行業智能營銷、對話式客服、客流分析等等。未來或許將涌現出更多有趣、好玩的應用。



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