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2024 - 08 - 07
雷达料位计在电厂中的应用∵火力发电厂原料仓(煤灰)高粉尘和液位计水汽的凝结现象。一直是物/液位测量的重大难题,本文主要详细阐述了RBRDZB-71-6-C雷达料位计针对这一复杂工况提出了解决方案。一.说明我国是个产煤大国,以煤炭为原料的行业比较多。如煤化工,煤制油,煤发电,其中煤发电的主要燃料就是煤,在电厂发电过程中是由煤燃烧水冷壁带动汽轮机发电,最终水变成高温水。煤燃烧变成灰。∴发电厂中的煤水灰监测测量显得尤为重要。标志着发电的稳定性,保证火力电厂的稳定运行。为了提高电厂的发电效率,以及稳定的自动化运行水平,在生产过程中,煤/灰在输送过程中产生的高粉尘,水经过加热流转过程中产生的凝结现象。给测量带来了更高的要求。雷达料液位计RBRDZB-71-6-C可以根据现场的介质,软件自带增益功能,根据现场介质的介电常数系统自动调节。可以穿透高粉尘,以及在水蒸气凝结雷达天线的情况下,依然稳定运行。二.在选择电厂物液位传感器时,需要考虑以下几个因素使用接触式传感器、非接触传感器?接触型重锤料位、导波雷达。非接触型超声波、激光,雷达。都需要一些场景限制。如选择不当,要么维护量大。要么达不到测量效果。例如电厂中的料位测量煤、灰在输送过程中料面形状为不规则性,在进料卸料过程中料面形状为凹凸状并带有大量粉尘。重锤物位计测量。(属于间歇式测量)不间断的利用重锤上下接触测量,精度低,经常出现埋锤断缆现象,...
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2022 - 01 - 26
据介绍,新型太阳能浮游机器人具有水处理、消毒和水路运输的潜在应用,或能解决海洋原油泄漏问题。  据了解,海上石油泄漏被称为“海上噩梦”,泄漏后的石油大量漂浮在海面上,会对鸟类、海洋动植物和人类造成不可逆的损害。海面大面积的浮油,将降低表层海水阳光的接受量,从而浮游植物光合作用减弱、数量减少,这样,以之为食的浮游动物数量也相应减少,整个海洋生态平衡被破坏。  由于石油结构的复杂性,在自然界中难以被降解,它还会长期影响污染海域,严重的可延续数十年。  那么,石油泄露了怎么办呢?有没有什么黑科技可以帮忙解决呢?据介绍,新型太阳能浮游机器人具有水处理、消毒和水路运输的潜在应用,或能解决海洋原油泄漏问题。  详细来讲,加州大学科研团队受水黾启发,开发了一种仿生浮游机器人,能借助可控的运动来解决现实挑战和问题。其中,处理污水和清理漂浮物,是已明确的应用方向。  该机器人可携带化学催化剂,当它在水面自由浮游时,就能净化污染水体。也可让它装载吸油媒介,去清理水面的原油泄漏。吸收太阳光转化为为能量,它可实现持续工作,并且无需额外操控。  研究人员开发一种具有自适应振荡模式的光动力软振荡器,有三层结构,将阳光转化为热量,使水变成蒸汽,从而产生机器人移动所需的能量。机器人不受导线束缚,可持续地以水为“燃料”,由光远程驱动在水面运动。  这些机器人具有疏水性,能轻松在水面上漂浮,而且具有高度的耐盐性,可以...
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2022 - 02 - 16
温度监测和控制是食品加工、储藏、运输等过程中非常重要的一步,但如何准确监测和控制温度一直是一个技术难题。温度传感器的出现,通过准确的测量温度,能够有效防范在加工、储藏、运输等过程中由于过冷或过热使食品新鲜度和品质受到影响。  而今消费者对食品的安全性和新鲜度都有很高的要求。这对于食品工业来说,温度监测和控制是食品加工、储藏、运输等过程中非常重要的一步,但如何准确监测和控制温度一直是一个技术难题。温度传感器的出现,通过准确的测量温度,能够有效防范在加工、储藏、运输等过程中由于过冷或过热使食品新鲜度和品质受到影响。  温度传感器一般是指能感受温度并转换成可用输出信号的传感器,通过传导或对流达到热平衡,从而使温度计的示值能直接表示被测对象的温度。温度传感器是温度测量仪表的核心部分,品种多样。根据测量方式可分为接触式和非接触式两大类,依据传感器材料及电子元件特性分为热电阻和热电偶两类。  目前,温度传感器已经广泛应用于食品工业、农业、商业等部门。对于食品工业领域来说,温度的测量和控制是食品生产、储藏、运输等过程中非常重要的一个环节。不过,如何准确把控温度一直是一个行业技术难题。随着食品工业等越来越多的行业开始重视温度传感器的作用,其在食品工业相关领域也得到迅速应用。  就当下来看,温度传感器已进入食品加工、运输等领域,对提高生产效率、保障产品储运安全等起到了至关重要的作用。例如温度传感器可...
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新的创作 公有云服务“走红” AI云技术不断加码

发布日期: 2020-09-08
浏览人气: 316

从智能机器人配送、无接触快递柜,到5G红外测温系统、人工智能医疗诊断,再到“云招聘”、“云面试”、“云课堂”、“云卖方”等,借助互联网、云技术、物联网、移动互联系统,各类云服务已慢慢融入人们的日常生活,并为中国经济增长提供重要支撑。 


  云服务的火热,大家是有目共睹的,市场调研机构的调研数据也能放映云服务的“走红”。研究机构的报告显示,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的全球公有云市场,2019年的规模为2334亿美元,较2018年的1852亿美元增加482亿美元,同比增长26%。



   另外,据IDC新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。  


  一些企业已在云服务领域展开布局。以华为为例,截至2020年6月底,华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs、行业预集成方案),面向行业领域的AI能力还在持续加强与更新,且与业内多家企业均建立了良好的合作关系。  


    作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有数万家客户,覆盖教育、金融、出行、物流等数十个场景。


国内外云计算市场的竞争竞争结果,取决于云计算行业内各家厂商的技术、产品、服务、销售能力等。国内云计算厂商拓展国外业务,当然需要了解外国企业客户的需求和诉求,针对化地设计产品和解决方案,以此扩大产品的用户群体,提升产品的竞争力和影响力。  


毫无疑问,互联网已遍布大街小巷,云服务自然也就遍布于大街小巷。智能云服务已经与商业、工业、农业、建筑等行业发展密不可分。在企业数字化转型需求的拉动下,未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长,预计仍将保持较高的增速。公有云市场,也有望迎来扩张的新契机。


不过,AI发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用AI则是向认知层面跨越。因此,想具有开放问题的求解能力,就需要更大的AI算力以及更强的学习能力。而AI与各类技术的可融合性、可拓展性,也在一定程度上决定了AI云、AI语音、AI传感等产业的发展进程。  


从技术层面来看,AI云服务的细分技术领域,主要包括NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术、语音技术、对话式AI和机器学习。相应商业应用模式的创新、升级,将让这些技在医疗、交通、安防、家居等行业得到更为深入和广泛的应用。而关于数字经济、新基建的政策支持,也有望推动“云+AI+5G”融合发展、释放新动能。  


在当前主流的AI用例中,采用AI公有云服务的应用场景主要包括:制造业供应链预测分析,互联网行业的内容审核、推荐系统,金融行业中小型企业的智能客服,零售行业智能营销、对话式客服、客流分析等等。未来或许将涌现出更多有趣、好玩的应用。



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