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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。∴發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。可以穿透高粉塵,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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2019 - 07 - 24
1 . 產品概述        RBRD11是26G 高頻雷達式物位測量儀表,輸出4~20mA模擬信號, 測量最大距離可達20米。天線被進一步優化處理,新型的快速的微處理器可以進行更高速率的信號分析處理,使得儀表可以用于:反應釜或固體料倉非常復雜的測量條件。  ●原理       雷達物位計天線發射較窄的微波脈沖,經天線向下傳輸,微波接觸到被測介質表面后被反射回來,再次被天線系統接收并將其傳輸給電子線路部分自動轉換成物位信號。2 . 產品特點 雷達物位計采用了高達26GHz的發射頻率,因而具有:  ▲  非接觸測量,無磨損,無污染  ▲  天線尺寸小,便于安裝  ▲   波長更短,對在傾斜的固體表面有更好的反射  ▲   測量盲區更小,對于小罐測量也會取得良好的效果  ▲   波束角小,能量集中,增強了回波能力的同時,又有利于避開干擾物  ▲  幾乎不受大氣中水蒸氣、溫度壓力變化影響 &#...
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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。  


? 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。  


? ? 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。  


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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