云南交投智慧高速平台的构建与应用

为进一步提高云南省高速公路交通整体运输运行效能,针对云南高速运营现状,从高速信息化运营服务体系建设实际需求出发,全面集成收费、监控、运维等各生产系统的业务数据及信息服务资源,统一整合现有征费、运维、应急指挥等职能管理部门的相关业务,通过对云南"智慧高速"项目的规划建设,打造以"智慧高速"理念为引领的,多部门协同、多系统联动、多应用域资源共享、大数据支撑的云南交投智慧高速平台。     

高速动车组玻璃结构优化及检测评价技术通过鉴定 填补国家空白 综合技术水平达到国际领先水平

正中国建筑材料联合会在北京主持召开的"高速动车组玻璃结构优化、检测评价技术与设备开发应用"项目成果鉴定会于近日在北京举行。会上鉴定委员会专家一致认为,项目成果的开发和应用填补了我国高速动车组车窗玻璃性能评价技术及装备的空白,为提升高铁国际竞争力和保障高速动车安全运营提供     

基于“大智移云”的会计人才培养研究

"大智移云"的技术应用,引领了新一轮的技术革命。人工智能技术的应用,标志着简单重复性的人工成本逐渐被人工智能机器人所替代,并实现了"人在思、云在算、机在干"或"人在思、云在算、人机在干"的企业移动互联生产运营模式创新。这一过程对会计的定义和计量都产生了重大影响,对传统会计专业人才培养目标和培养模式带来了颠覆式挑战。本文认为,"大智移云"下,会计人员应更加注重企业数据的整理、筛选、挖掘,通过信息的整合,形成企业最核心的"数据资产",为新时代企业发展提供新动能。     

城市轨道交通机电设备智能运维发展及应用分析

随着城市轨道交通行业网络化、规模化的高速发展,车站机电设备既有运维模式逐渐显现出不足。通过分析轨道交通智能运维的基本现状、发展契机和目前车站机电设备运维管理中的主要问题,探索了利用大数据及信息化技术拓展运维模式的数字化转型,提出了搭建应用平台、动态监测、多式联动等多智能运维应用场景以优化日常运维工作效率。结合应用例证,表明机电设备运维智能化、信息化是处理当前运维模式痛点及提高运营管理的高质量、高效率发展的有效解决方案。     

标准引航智慧数据中心建设

正随着云计算、人工智能、大数据、物联网、5G、区块链等技术的深入发展,信息数据呈现出了爆炸式增长,数据中心作为一切信息化的基础,当前已经从通信行业的基础设施逐步发展成为各行各业数字化转型发展的关键基础设施,新形势下,建设"智慧数据中心"以实现更低的运维成本和更高效的管理成为未来的发展趋势。     

市级能耗监测平台提质改造研究

本文针对市级能耗监测平台在运行过程中遇到的基础数据缺失、运维成本高、设备管理难、系统封闭、接入场景复杂、现场部署难等问题,以新型物联网技术、人工智能技术、大数据云平台为突破点,结合实际运行过程中的导向需求,对现有市级能耗监测平台进行提质改造研究,以期构建一个智慧、开放、灵活、高效的数字化市级能源综合服务平台。     

中岩科技首创动车所检修库支承块更换工艺

正随着我国高速铁路发展规模和运营里程的不断增加,方便、快捷的高速动车组逐渐成为民众出行的首选。动车组作为高速运输的移动载体,在使用过程中必然会产生不同程度的磨损、变形,且随着使用时间的延长,其技术状态会逐渐变差,使用性能下降。为保证动车组高速、安全的运行,需定期对其进行检修、维护。铁路部门规定,高铁每运行4000千米就要进行一次清洗和检修。清洗时,高铁以不超过3km/h的速度驶过自动清洗线,通过使用酸碱度和定制温度的清洗液进行全方位清洁,再由工作人员手工擦干。但清洗液会存留     

CRH380BL动车组生产现场局部放电试验方法

目前客运专线主要运载工具为动车组,由于其造价高、速度快的特点,需要动车组高效安全的运行。而作为国内最大的动车组制造企业,动车组生产制造水平是保证动车组高效安全运营的关键。CRH380BL高速动车组的AC25k V高压电缆及电缆头生产制造过程中微小的、局部的缺陷,以放电电荷的形式体现出来,该缺陷在长时期光、电作用下导致周围绝缘老化,甚至造成电力中断事故。通过局部放电试验检测车辆AC25k V高压电缆及电缆头的缺陷从而避免事故发生。本文根据CRH380BL动车组生产现场AC25k V电缆局部放电设备调试及试验过程,总结归纳生产现场局部放电试验方法及相关注意的事项,对局部放电试验有一定的参考价值。     

人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用

人工智能为电力设备的运维检修工作提供了相应的技术保障。因此,技术人员需要利用人工智能技术去掌握更多的数据。基于此,论文简要分析了人工智能技术,从4个方面分析了人工智能技术在电力设备运维检修中的作用,以供参考。     

“智能运维技术及其应用”专刊征稿启事

<正>运维是保障系统稳定运行的重要手段。当前主流运维技术已从自动化运维向智能运维方向发展,利用人工智能和大数据等技术,自动地从海量运维数据中学习、总结规则并作出决策,来辅助甚至部分替代人工决策,从而进一步提升运维质量和效率。