11月份，规模以上工业增加值同比实际增长7.0%(以下增加值增速均为扣除价格因素的实际增长率)，增速较10月份加快0.1个百分点。从环比看，11月份，规模以上工业增加值比上月增长1.03%。1—11月份，规模以上工业增加值同比增长2.3%。 分三大门类看，11月份，采矿业增加值同比增长2.0%，增速较10月份放缓1.5个百分点；制造业增长7.7%，加快0.2个百分点；电力、热力、燃气及水生产和供应业增长5.4%，加快1.4个百分点。 分经济类型看，11月份，国有控股企业增加值同比增长5.9%；股份制企业增长6.8%，外商及港澳台商投资企业增长8.3%；私营企业增长6.8%。 分行业看，11月份，41个大类行业中有34个行业增加值保持同比增长。农副食品加工业增长2.9%，纺织业增长6.5%，化学原料和化学制品制造业增长9.2%，非金属矿物制品业增长7.7%，黑色金属冶炼和压延加工业增长9.6%，有色金属冶炼和压延加工业增长4.0%，通用设备制造业增长10.2%，专用设备制造业增长10.5%，汽车制造业增长11.1%，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业增长2.6%，电气机械和器材制造业增长18.0%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长9.3%，电力、热力生产和供应业增长5.1%。 分地区看，11月份，东部地区增加值同比增长8.8%，中...
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随着5G网络建设不断加快，其对于社会发展与产业变革所带来的影响力与日俱增。未来，全球各行业各领域的智能化、网络化、数字化趋势将日益凸显，而5G将发挥关键作用。对于环保产业而言，在5G商用不断推进的背景下，正是推动智慧环保落地的大好时机。 目前，5G技术在环保领域体现出自身巨大优势。一方面，通过5G技术赋能，智能设备的连接与运行更加高效，相应降低了能源损耗；另一方面，5G技术在环保领域的直接应用为传统环保监测、作业等多个环节带来了改变契机，愈发受到环保企业和监管部门的认可。 近两年来，特别是2020年，国内各地在推动5G技术与环保领域融合应用方面进行了大量工作，取得了不少新的进展。下面，智能制造网小编带您一起回顾部分省市“5G+环保”具体案例： 四川 为了加强5G在生态环保领域的应用，支撑打好污染防治攻坚战，四川省生态环境厅与中国移动、华为、海康、之维安等科技公司联合开展5G技术应用于智能环境监管的试点试验工作。四川省环境信息中心有关负责人表示，5G技术在环境应急、环保物联网建设等领域有广阔的应用空间。 据了解，下一步，四川省生态环境厅将深入开展5G、大数据、人工智能等新一代信息技术在环境应急、污染源监控和自然生态保护等方面的实践应用，探索智能监管新模式，切实提高监管效率，加快推进生态环境领域治理体系和治理能力现代化。 值得一提的是，从2019年10月开始，成都市温江区就...
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超声波液位计是通过换能器（探头）发出高频超声波脉冲，无接触测量液位的一种物位测量仪表。广泛应用于各种敞开式槽池中，用于连续性液位测量。那么，超声波液位计有哪些优缺点呢？特点和优点：主要体现在以下几个方面： 1、结构简单、读数方便、非常便于安装和维护。 2、安全清洁，仪表使用寿命长、测量稳定可靠、精度高。 3、采用非接触式测量，不易受液体的粘度、密度等影响。 当然，所谓尺短寸长。超声波液位计也有自身的局限性和无法克服的缺陷，具体说来，主要表现在： 1、超声波液位计测量存在盲区。盲区就是仪表无法测量的区域。在超声波脉冲传输过程中，超声换能器附近的小面积区域通常不能接收到声波。就收不到声波的盲区，其大小与超声波的测量距离有关。一般来讲，测量距离小，盲区就小；测量距离大，则盲区就大； 2、超声波液位计测量易受温度影响。在实际测量中，温度的变化会导致声音速度的变化，进而导致测量出现误差； 3、声波下面不宜有障碍物。由于超声波液位计是利用声波反射原理实现液位测量的，如果有障碍物会影响超声波发射，造成信号丢失，影响测量效果； 4、超声波液位计不宜用来测量压力容器。由于压力主要影响的是探头，且压力和温度之间也有一定的关系，压力的变化会影响到温度的变化，进而影响声速的变化，使测量的精度受到影响； 5、超声波液位计不能在有水雾、易产生大量泡沫性的介质、易挥发性介质的场合使用。因为这种...
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近年来，随着产业、市场的逐步成熟以及各种技术、部件发展的不断完善，无人机产品体系愈发丰富，应用范围也越来越宽广和深化。作为众多应用之一，无人机在巡检领域的落地由于价值重大、意义非凡，当前深受人们的青睐。 无人机+机器人代替人工进行巡检，不仅能摆脱生产作业对人力的依赖，减少用工支出和成本，同时还能提升巡检作业的效率和准确性，保障作业的安全。基于此，现阶段以电力、管道、厂区、农林等为主的场景都在加大对巡检无人机的应用。 据悉，智慧水利是重要的民生工程，也是“智慧城市”的重要组成部分，贯穿于水资源配置、水环境保护和水管理服务等体系，其核心是更全面的互联互通，以及更深入的智能化。 水电站的结构安全巡检是保障水利枢纽安全运行的重要措施，包括大坝坝体表面和水下结构物的巡检。传统的水电站人工巡检方式需要进行抽水、淤泥处理等复杂工作，受气象、环境影响大，不仅效率低，风险高，且成本高昂。 在人工智能、5G、嵌入式计算机技术等发展起来后，“无人机+机器人”相结合的新一代智慧巡检方式开始得到广泛应用，并成为助力水电站智慧化、智能化发展的重要“武器”。 另外，在新一代智慧水电站建设中，利用无人机、机器人融合人工智能、5G、大数据等先进技术，以智能工控硬件为基础支撑，可以在不排水的条件下代替人工作业实现坝面/水下安全结构自主巡检，完成超高清图像等现场数据实时回传、图像监测、AI数据深度分析、水电站...
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智能计量仪表作为法定计量用具，主要用于水、热、气、电和油等类似气体或液体的供给过程中，在工厂、政府、栖身小区、学校、企业等用户群集中的诸多领域中均得到广泛应用。数据显示，2019年中国仪器仪表制造业全年累计营业收入7242.60亿元；全年利润总额为700.40亿元。我国仪器仪表制造业的市场需求旺盛。2020年我国制造业受新冠肺炎疫情影响，2020年10月我国仪器仪表制造业营业收入为5771.3亿元，同比增长2.7%。 智能计量仪表行业发展困境 1、行业发展基础相对薄弱 我国智能水表和智能热量表行业发展时间相对较短，行业基础积累相对薄弱。行业内部分注重自主创新、有一定竞争实力的企业，受到自身资金实力、技术实力的限制，对于基础流体流场研究、高分子新材料应用、传感计量原理等行业前瞻理论和实践创新缺乏探索和实践条件。行业基础现状对行业整体水平的进一步突破产生一定的迟滞影响。 2、行业内高素质人才匮乏 近年来，智能计量仪表行业取得较快发展，对专业型人才、复合型人才的需求量迅速扩大。目前，行业内具备学术专业、生产经验、市场应用等综合背景的复合型人才数量严重不足，导致材料科技技术、实验室应用技术无法转换为实践效益，智能计量仪表产品的创新水平及迭代频次亟待提高。虽然行业内部分优势企业在人才引进、团队培养方面加大了投入，一定程度上满足了自身发展需要，但行业整体人才储备依然落后于国际领先企业...
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11月27日，国家统计局发布了全国规模以上工业企业利润增长状况。1-10月份，全国规模以上工业企业实现利润总额50124.2亿元，同比增长0.7%，1-9月份为下降2.4%。其中，1-10月份规模以上仪器仪表企业实现利润总额603.6亿元，同比增长13.7%。1-10月份，规模以上工业企业中，国有控股企业实现利润总额12942.6亿元，同比下降7.5%；股份制企业实现利润总额35417.4亿元，增长0.4%；外商及港澳台商投资企业实现利润总额14095.5亿元，增长3.5%；私营企业实现利润总额14830.8亿元，增长1.1%。 1-10月份，采矿业实现利润总额3072.3亿元，同比下降34.5%；制造业实现利润总额42560.1亿元，增长4.2%；电力、热力、燃气及水生产和供应业实现利润总额4491.8亿元，增长5.9%。 1-10月份，在41个工业大类行业中，25个行业利润总额同比增加，16个行业减少。主要行业利润情况如下：专用设备制造业利润总额同比增长22.9%，农副食品加工业增长14.6%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长12.6%，通用设备制造业增长12.0%，纺织业增长7.6%，汽车制造业增长6.6%，电力、热力生产和供应业增长5.7%，有色金属冶炼和压延加工业增长5.0%，电气机械和器材制造业增长3.5%，化学原料和化学制品制造业增长2.8%，非金属矿物制品业...
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11月26日，国网北京电力人工智能数据竞赛在京正式启动。竞赛由国网北京市电力公司主办，以“智能新时代，安全新未来”为主题，旨在探索人工智能技术在电力场景应用的新方法，促进电力行业提质增效和能源行业融通发展。 人工智能被誉为第四次工业革命的核心驱动力，在推动数字经济发展、助力国家能源转型方面将发挥重要作用。随着大数据、云计算、神经网络等技术的融合发展，人工智能在计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域已获得巨大成功，为电力行业的数字化、智能化转型升级带来新的思路和方案，在电网设计运维、调度控制、安全管理、客户服务等领域具有广阔的应用前景。 人工智能在电力行业是如何应用的？ 目前，全球正在发生一场能源革命和数字革命，绿色、智能、互联网成为主旋律。人工智能是新一代电网和能源互联网的必然选择，电力人工智能必将与未来新一代数据驱动的能源互联网和谐共生。电力人工智能核心技术方向包括智能传感、人工智能平台、大数据、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等7部分。 智能传感以构建全业务泛在电力物联网为目标，集成先进技术、创新研究，突破先进感知、边缘智能、网络连接、微源取能等核心技术；人工智能平台将提供丰富的算法和模型库，并形成人工智能应用研发的全流程一站式服务；大数据将重点开展大数据统一平台、数据分析挖掘、统一数据模型等技术研究和应用需求及业务模型研究；机器学习在跟踪研究深度学习、...
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