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赛迪2020年制造业创新中心白皮书

2 0 1 2 年, 美国政府为了支持“再工业化”,提出了总投资额 10 亿美元的“全国制造业创新网络计划(National Network for Manufacturing Innovation,NNMI)”。未来10年,美国制造业创新网络将涵盖超过45家国家级研究机构。目前,美国已创设了7所国家级的制造业研究中心(包括下文提及的数字化制造与设计创新研究机构)。这些研究中心都有一些共同特点,即采用政府与社会合作模式,通过开放式创新平台,将产业、学界和政府的创新资源连接在一起,推动制造技术创新并加速其商业化过程。除美国外,德国也提出了类似的“工业4.0平台计划(Plattform Industrie 4.0)”以加速实现工业4.0。

  • 2021-06-23
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阿里云物联网平台属性,事件,服务详解

①支持高并发 ②通信高稳定 ③数据所见即所得,即配即用 ④接口统一、标准、第三方对接代价小 ⑤基于IoT Studio可以快速构建WEB和移动应用 ⑥支持阿里系小程序矩阵,快速布局应用

  • 2021-06-23
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阿里云HBase 主备双活

基于Apache HBase 深度扩展,融合Solr/ES等生态技术,支持海量数据的一站式存储、检索、分析,历经阿里巴巴十年大规模锤炼,被广泛用于风控、推荐、搜索、画像、社交、物联网、离线数仓等场景,助力企业数据智能化

  • 2021-06-23
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头豹研究院2021年区块链应用概览35页

2020年中国区块链加密货币应用程度最深,去中心化应用前景广阔,分布式账本应用市场能力普遍较高;中国区块链技术应用将持续深化。智能合约生态逐渐建立,未来应用趋势将深化:商业领域合同执行、共享经济领域渗透率提高;同时预计将在法律、证券、征信、教育、医疗等场景投入应用。跨链协作通过抽象提炼主流区块链共通的核心数据结构与资源定义,减小交互难度,保证业务逻辑原子事务性,承载权限控制、事务管理、准入机制和监管介入等功能。

  • 2021-06-23
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网宿科技中国互联网安全报告2020年24页

●主机开放端口中,22端口、3389端口等管理端口是黑客最主要的攻击目标,从全年数据看,二者集中了46%的攻击量。 ●高危漏洞攻击越来越趋向于利用简单漏洞,未授权访问、远程代码执行类漏洞的自动化程度、工具集成程度越来越高。 ●安全基线检测显示,企业用户总体的安全意识仍然薄弱,只有少数用户会对不合规项进行安全加固。 ●与2019年相比,2020年来自境内的异常登录IP数量大幅上升,这与国际形势及国家收紧对境外IP的使用有关。

  • 2021-06-23
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首届中国工业互联网大赛获奖解决方案汇编

2018年7月,工信部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》。2019年1月18日,工信部已印发《工业互联网网络建设及推广指南》。 3月,“工业互联网”成为“热词”并写入《2019年国务院政府工作报告》。

  • 2021-06-23
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中国电子技术标准化研究院中国区块链技术和应用发展研究报告201899页

区块链技术作为一种目前主流的分布式记账技术,利用巧妙的技术设计和数据治理方式,可以在多个领域为多方协作提供信任基础,有助于解决业务发展痛点,促进业务模式创新,推动供给侧改革和经济结构优化。近年来,联合国、国际货币基金组织加强对区块链技术的研究和探讨,ISO、IEEE-SA等国际标准组织通过标准化工作推动区块链技术的全球共识和规范化发展。全球主要国家加快布局区块链技术发展,产业界、学术界纷纷开展区块链技术创新和应用探索,取得了良好的发展成果

  • 2021-06-23
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邬贺铨:问路工业互联网

“工业互联网”(Industrial Internet)——开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,属于泛互联网的目录分类。 [5] 它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

  • 2021-06-23
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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