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关键词： 人工智能   炼化领域   知识图谱   大数据分析   机器学习   深度学习   计算机视觉   自然语言处理  

摘要： 介绍了人工智能相关技术在石油化工领域的全球发展态势以及应用现状。目前,人工智能相关技术已经广泛应用于从上游的勘探开发场景,到中游的炼油厂生产过程,再贯穿至下游的运营、销售、投资等领域,显著提高了石油化工领域的工作效率和生产效益。未来,人机协同所产生的融合智能,将更加高效地解决复杂问题,使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展,进一步推进石化领域工作模式转变。

关键词： Top-k信息查询算法   自动查询   查询效率   吞吐量  

摘要： 基于提升信息系统查询效率的目的,采用大数据分析的理念,构建了信息自动查询系统。该系统改进了Top-k信息查询算法,设计了该查询系统的数据存储和数据预处理方法。经性能测试,发现改进后Top-k信息查询算法的耗时最大值为57 ms。信息自动查询系统的最大查询时间为113 ms,最小查询时间为0.42 ms,延时最大值为18 ms。改进后Top-k信息查询算法在信息自动查询系统上应用的性能较好。研究结果为信息系统查询效率的提升提供算法改进和数据存储上的支持。

关键词： 超宽工作面   精准开采   大数据分析   智能控制   智能决策  

摘要： 为实现黄陵二号煤矿305超宽工作面自动化精准开采,克服本煤层地质结构复杂、顶板瓦斯、底板油气及长距离运输等困难,基于综采设备空间导航定位、增强感知及精准控制技术研究分析了综采设备精准控制系统。采用该技术后实现了复杂条件环境下的工作面内煤炭的智能化、高效率、安全稳定开采,确保了综采设备工作状态监测准确,各信息系统资源互享,达到对超宽工作面复杂综采设备的智能控制,从而实现精准开采的目标。

关键词： 火力电厂   电力系统   自动化技术   大数据分析   智能传感器  

摘要： 通过分析国内外火电厂自动化技术发展现状,总结了当前系统存在的控制精度不高、故障诊断滞后、能耗优化困难等问题。针对这些问题,提出了基于大数据分析的火电机组协调控制策略、智能传感器在锅炉燃烧优化中的应用、基于深度学习的汽轮机故障诊断方法等创新技术。实际案例分析表明,这些技术能够显著提高系统效率、降低能耗、保障机组安全稳定运行。研究成果对推动火力电厂电力系统自动化技术进步具有重要意义。

关键词： 奥运会   传播实践   大数据分析   官方合作伙伴   阿里云   国际奥委会   阿里巴巴   运动员  

摘要： 2024年7月26日,巴黎奥运会正式拉开序幕。此届奥运会首次采用“阿里云”支撑全球转播,为运动员和全球观众带来了全新的参赛、观赛体验,意味着奥运进一步迈入数智时代。实际上,“阿里云”与国际奥委会的合作由来已久。2017年1月,阿里巴巴集团控股有限公司(以下简称“阿里巴巴”)正式成为国际奥委会云服务的官方合作伙伴,提供最顶尖的云计算基础设施以及云服务,协助奥运会更高效、更有效、更安全地开展运营,包括支持大数据分析方面的需求。

关键词： 农业生产模式   大数据分析   人工智能   信息技术   机器人技术   农业生产领域   精准农业   无人机技术  

摘要： 随着科技的迅猛发展,智慧农业作为新兴的农业生产模式逐渐成为现代农业发展的主要趋势。信息技术、物联网、大数据分析、人工智能、无人机技术、机器人技术和精准农业等先进技术在农业生产领域的应用,不仅提高了生产效率和产品质量,也彻底改变了农业生产的方式,促进农业资源得以高效利用。

关键词： 类案监督   大数据分析   数字化管理   人工处理   机器学习   人工智能   智能分析   智慧化  

摘要： 智慧检务的核心在于利用智慧化、智能化的手段,提升检务工作各环节的效率、准确性与前瞻性。智慧检务通过人工智能、机器学习和大数据分析等技术,将检务工作从传统的人工处理提升到智能分析和辅助决策的层面,而数字检察的核心在于通过信息化和数据化,实现案件的全流程数字化管理、证据的精确化处理以及法律监督的模型化治理。通过分析个案办理中的海量数据,进而构建“类案监督”的法律模型,促进系统治理水平提升。数字检察作为“数字中国”建设的重要组成部分,通过数字检察赋能法律监督,对推动法律监督模式重塑变革具有重大意义。

关键词： 传统生产模式   转型升级   信息化平台   大数据分析   数字化车间   智能制造   构建与优化   实践探索  

摘要： 印刷企业信息化系统构建与优化实践探索,旨在通过深度融合信息技术与印刷行业特点,构建集采购、生产、销售、库存、财务于一体的全方位信息化平台,以实现企业资源优化配置与高效运作。实践过程中,企业逐步引进ERP、MES等系统,实现生产数据实时采集、精确分析,优化生产计划与物料管理,降低运营成本。同时,通过打造数字化车间,提高设备联网率与自动化程度,减少人工干预,从而提升生产效率与产品质量。企业积极探索云端技术与大数据分析在印刷领域的应用,以增强决策支持能力,实现从传统生产模式向智能制造的转型升级,从而全面提升企业的核心竞争力与市场响应速度。

摘要： 随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的全面降临,企业所处的数据环境正经历着前所未有的复杂化进程.大数据的持续涌现及其深入分析,使得企业对决策支持的需求日益迫切.在此背景下,以大数据为核心的企业决策支持系统(DSS)应运而生,其核心目标在于提升企业决策效率,降低决策风险,并实现资源的优化配置.本文立足于大数据的视角,深入探讨了企业DSS建设过程中所面临的困难与挑战,并提出了相应的优化路径,旨在为我国企业顺利实现数字化转型提供坚实的理论支撑与切实的实践指导.