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工业大数据的技术与应用

工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一,可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等,对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。

  • 2021-04-20
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车联网技术与芯片的发展.冯海刚

车联网的概念与物联网一样由来已久。早先是以车辆之间(V2V)或车辆与服务平台之间的通讯为目标,近年来拓展到车与万物(V2X即车、人、路、设备、平台、等等一切可利用的物体“X”)相联,从而实现在车辆运行中提供不同的功能服务。V2X系统中涉及大量信息采集、交互、处理的技术。同时,伴随着芯片技术的不断发展,车联网数据通讯所追求的即时性以及大吞吐率正在逐步地实现和满足。进一步促进了新一代车联网(V2X)市场的发展。

  • 2021-04-20
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三分钟让你了解智能制造完整版

“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读.首先,制造是指对原材料进行加工或再加工,以及对零部件进行装配的过程,通常,按照生产方式的连续性不同,制造分为 流程制造与离敢制造(也有离敢和流程混合的生产方式) 0根据我国现行标准(GB/T4754. 2002,我国制造业包括31个行业,又进步划分约175 个中类、530个小类, 涉及了国民经济的方方面面*

  • 2021-04-20
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工业物联网安全性:如何保护企业免受现代威胁

近年来,制造业已经成为物联网的最积极采用者之一。该技术将数字革命带入了生产车间,使制造商能够提高效率,交付更高质量的产品,并优化资源管理。如今,物联网已成为了这个技术密集型行业的强大差异化竞争因素。 新冠肺炎疫情大流行揭示了工业物联网的另一个关键优势——使制造企业增加抵御危机的能力。在隔离和经济动荡的背景下,物联网的发展对于确保业务运营的连续性和成本效率以及生产现场员工的安全起到了重要作用。

  • 2021-04-20
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2020BCS-北京网络安全大会整车电子电器架构演变推动车联网信息安全的发展

从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化,汽车工业每次都发生了重大变革 以CPS为标志的工业4.0时代,将使汽车在未来10 ~20年中发生革命性的变化

  • 2021-04-20
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物联网:是泡沫还是技术革命?

对于作为互联网延伸的物联网来说,自然遵循网络经济的普遍原则。物联网作为一个新生事物,就它目前的发展环境来说的确不具备一些基础条件;不过,在一些情况下人们需要增加他的能力控制范围,而物联网的一个重要作用就是增加人们的能力控制范围。

  • 2021-04-20
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合作伙伴白皮书

本文阐述了阿里云的概况,分析了其产品、平台、解决方案、政策。

  • 2021-04-20
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人工智能在军事领域的应用

应用于军事领城,利用计算机模拟人类的学习与推理,能思维、能学习,问题求解,适应环境变化的特征。它是在人工智能学理论指导下的一种综合技术。人工智能学是一门专门类似于人的智能和使用计算机来模拟人的感觉和推理过程规律的理论。是正处在发展中的综合性边缘学科,沙及模型、系统分析与构造技术、建造工具及语言等的研究。

  • 2021-04-20
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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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