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物联网安全:物联网概述

物联网(Internet of Things,IoT)是一个融合计算机、通信和控制等相关技术的复杂系统,因此其面临的信息安全问题更加复杂。 物联网代表了未来计算与通信技术发展的方向,被认为是继计算机、互联网(Internet)之后信息产业领域的第3次发展浪潮。

  • 2021-04-27
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智能制造与数字化工厂应用案例

数字化本身其实就是智能的一部分,是一个入口;而智能工厂是在数字化工厂的基础上附加了物联网技术和各种智能系统等新兴技术于一体,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。数字化工厂是智能工厂的落脚点,而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。只有实现了数字化工厂,才有可能实现工业4.0。数字化工厂的路径数字化工厂是在信息集成的基础上,对研发、制造、管理等各个环节进行全面的过程集成,构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。

  • 2021-04-27
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企业数字化转型的重要决策

许多数字公司已经试图使用新技术来提高利润率。创新实验室或者APP会对学习有帮助,并且可以对公司的发展起到一定的促进作用。与此同时,传统公司依然存在,在很大程度上它们是难以改变的老古董。

  • 2021-04-27
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智能制造业乘风破浪,工业机器人怎样勇立潮头?

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,在制造过程中,它能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。 智能制造,好像也就是近几年才走进国人视野里,大范围应用在实际生产中,但是早在1990年4月,日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。

  • 2021-04-27
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视比特机器人:以持续创新的AI+3D视觉技术迎接“柔性化趋势”的挑战

拥有业内顶尖的AI +3D视觉技术的视比特团队,凭借国际领先的3D视觉技术、从制造业与物流业柔性场景需求痛点出发,研发了基于3D视觉引导机器人智能供包拣选快递包裹系统、多SKU混合无序箱子拆垛码垛机器人、移动式拣货补货机器人,填补了多项国内空白,业界反响强烈。

  • 2021-04-27
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智能制造背景下旧园区的仓储物流升级改造

目前传统制造业正处于转型升级的重要时期,但许多企业受旧园区厂房自身结构限制,难以满足对物流仓储日益增长的需求。本文以国内某生产企业旧园区的物流升级改造为案例,针对旧园区在区域布局、作业管理等方面的痛点,对其仓储物流的升级改造方案和要点进行了分析,以期对于类似旧园区厂房改造升级起到一些借鉴作用

  • 2021-04-27
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工业机器人行业研究报告:景气周期开启,智能制造先锋

根据 IFR 数据统计,2019 年我国每万名产业工人所拥有的 工业机器人数量仅为 187 台,远低于日本、德国等传统制造业强国的水平。近年 来,一方面人口红利的逐渐消失使我国人工成本的快速上升,另一方面工业机器人 产业链上国产化率的不断提升又降低了企业进行自动化改造的资金门槛,二者将共 同推动机器换人的进程,带动工业机器人行业的发展。

  • 2021-04-27
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中药智能制造项目规划设计和技术应用 案例精选

为了解决中药走向大工业生产,严控质量,提高效率的要求,昆船公司实施的扬子江药业中药智能制造项目,在保留以往中药制药工艺的基础上,结合国内外加工工艺及设备的关注点,首次从原材料的数字化仓储、原药材洗、润、切、烘到饮片自动化储存等生产制造全过程直达成品自动化配送发货;推进了智能装备、制造执行、资源计划管理等关键技术在中药制造领域的应用,建立以质量管控数据流为基础、以网络互联为支撑的中药制造智能工厂,形成了一套完备的现代化中药智能制造生产整体解决方案。

  • 2021-04-27
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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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