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基于物联网技术的智能变电站辅助控制与监测系统设计与应用

基于物联网技术的智能变电站辅助控制与监测系统设计与应用

  • 2021-09-22
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面向钢铁连铸设备维护维修的工业物联网框架

面向钢铁连铸设备维护维修的工业物联网框架

  • 2021-09-22
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基于物联网的精准农业信息感知系统设计

基于物联网的精准农业信息感知系统设计与应用

  • 2021-09-22
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从数据安全,看数据合规

本文对数据安全与数据合规工作的关系进行的思考,介绍基于数据安全生命周期的角度,考虑数据合规工作的落地要点及难点,以安全从业者的视角,破题开展数据合规工作所面临的种种难关。 目录 1、数据安全与数据合规的关系 2、数据合规的组织 3、从数据生命周期看数据

  • 2021-09-22
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2021年传感器行业的机遇与风险

自2000年起,MEMS智能传感器开始进入人们的视野,大家对于传感器形态上的变化有了颠覆性的认知。传感器的尺寸及性能伴随微机电技术的发展有了质的飞跃。随后在汽车及消费电子市场上大放异彩,形成了众所周知的传感器第一及第二次发展浪潮。如今,第三次浪潮万物联网已经到来,它与传感器之间的关系无需再多赘述,而汽车行业及消费电子领域对于传感器发展的推动作用犹在。因此,细心观察这些行业中产品的发展轨迹,我们能够看到:传感器的发展遵循四个方向。

  • 2021-09-22
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AI100报告第二弹,提出14大AI机遇与挑战

本次报告评估了2016年至2021年间人工智能的发展,涵盖14大问题,探讨了人工智能发展的关键领域。 主题是「人工智能在日常生活中的渗透影响:希望、关注和方向」。 报告研究团队由布朗大学计算机科学教授Michael L. Littman教授担任团队主席,来自学术界和行业研究实验室的17名成员组成,成员包括计算机科学、工程学、法律学、政治学、政策学、社会学和经济学学者。

  • 2021-09-22
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四位专家谈:数字医学中的因果关系

Ben Glocker(伦敦帝国理工学院医学成像机器学习专家)、Mirco Musolesi(伦敦大学学院数据科学和数字健康专家)、Jonathan Richens(诊断机器学习模型专家,Babylon Health)和 Caroline Uhler (麻省理工学院计算生物学专家)与 Nature Communications 讨论了他们在因果推理方面的研究兴趣,以及这如何为不同应用领域的数字医学研究及其实施提供强大的框架。

  • 2021-09-22
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数字化转型的7大好处以及4个关键领域

真正的数字化转型需要开展更多的工作,它为将服务和数据转化为可操作的见解奠定了技术基础,可以帮助企业改善其业务运营。它使流程和过程的重新构想能够明智地协同工作,以提供更全面的业务洞察力,而不仅仅是将数据移动到云平台中。

  • 2021-09-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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