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中科天智智能工厂解决方案

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-04-25
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公安部网络安全等级保护2.0主要标准介绍

新标准将于计算、移劢亏联、物联网、工业控制系统等列入标准范围,构成了“安全通用要求+新型应用安全扩展要求”的要求内容。 新标准“基本要求、设计要求和测评要求” 分类框架统一,形成了“安全通信网络”、“安全区域边界”、“安全计算环境”和“安全管理中心” 支持下的三重防护体系架构

  • 2021-04-25
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智慧粮库信息化项目建设规划方案书(20190213233407)

粮食是国家的战略物资和应急物资,安全地储存粮食是保证国家安全和稳定的重要基础,粮库的智能化控制和精准管理是实现安全高效储粮的关键。一个健全的智慧粮食系统可以为国家节约粮食,同时可以在保证粮食安全的情况下,减少人力和物力的投入。 该系统从功能上包括远程监控系统、出入库管理系统、 智能通风系统、智能气调系统、自动虫害检测系统、烘干水分在线控制系统、粮库智能安防系统、粮库业务管理系统和智能决策系统以及管理员管理系统等。

  • 2021-04-25
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智能制造工厂解决方案

智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。移动互联网+下单订购一个定制化的产品,制造过程按照需要,智能找原料,智能找设备、工装、组装线组合或工厂,在最短时间交给客户。

  • 2021-04-25
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基于数据架构资产开发的业务语义层数据查询引擎技术方案设计

数据架构模型基于B/S的多层Web应用,采用Mysql/Oracle数据库和JSP、Spring、Hibernate、AJAX技术,利用MVC设计模式将表示层和逻辑层分离。后台使用Mysql/Oracle进行数据库开发,并利用Hibernate技术完成对数据库的封装映射。可配置多套物理表方案,搭建业务语义层(逻辑方案)。

  • 2021-04-25
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智慧工厂一体化解决方案

智慧化工厂”是大数据革命、云计算、移动互联、物联网时代背景下,对企业进行智能化、工业化相结合的改进升级。智慧工厂是“工业4.0”发展中的一个新阶段,通过高科技手段实现一个高效节能的、绿色环保的、安全舒适的人性化工厂。

  • 2021-04-25
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数据中心建设概念解释之关于元数据、资源目录、主

数据描述:对信息对象的内容属性等的描述能力是元数据最基本的功能。 数据检索:支持用户发现资源的能力即利用元数据来更好地组织信息对象建立它们之间的关系为用户提供多层次多途径的检索体系从而有利于用户便捷快速地发现其真正需要的信息资源 数据选择:支持用户在不必浏览信息对象本身的情况下能够对信息对象有基本的了解和认识从而决定对检出信息的取舍 数据定位:提供信息资源本身的位置方面的信息如DOI URL URN 等信息由此可准确获知信息对象之所在便于信息的获取 数据管理:保存信息资源的加工存档结构使用管理等方面的相关信息以及权限管理版权所有权使用权防伪措施电子水印电子签名等 数据评估:保存资源被使用和被评价的相关信息通过对这些信息的统计分析方便资源的建立与管理者更好地组织资源并在一定程度上帮助用户确定该信息资源在同类资源中的重要性

  • 2021-04-25
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阿里中台架构解析

本文要点小结: 1,阿里业务中台架构图。阿里完整前后中台技术架构图。 2,业务中台化-产品形态。将商业基础形态和逻辑梳理出来,解构成业务“积木块”。 3,业务中台化-全局架构。建立中台的中心化控制单元,对中台有一个纵观全局的视图。 4,业务中台化 - 业务创新和智能化。业务中台化,汇集和沉淀业务逻辑和数据,对快速创新提供支持。 5,阿里核心业务架构。小前台、大中台、轻后台的相互支撑体系。 6,阿里数据中台架构。数据中台建设理论、方法和实践。 7,阿里技术全栈全景图。阿里的移动中台、业务中台、数据中台、技术中台。 8,阿里技术平台底座。阿里多年技术积累和沉淀,构建在阿里云之上。 9,阿里中台组织架构。阿里的中台战略,相匹配的组织架构升级。 10,业务中台建设路径。企业中台建设应遵循的3个步骤:决心变革、成功试点、持续融合。 11,企业中台战略4个升级。从战略、组织、流程、技术四个方面进行升级。 12,阿里中台的能力开放。基于阿里云、ET大脑、业务&数据双中台的能力开放。 13,阿里业务中台建设方法论。中台建设和基础协议、中心化操控单元。

  • 2021-04-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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