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“工业互联网+安全生产”行动计划

“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,提升工业生产本质安全水平。为贯彻落实习近平总书记关于“深入实施工业互联网创新发展战略”“提升应急管理体系和能力现代化”“从根本上消除事故隐患”的重要指示精神,推进《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》深入实施,实现发展规模、速度、质量、结构、效益、安全相统一,制定本行动计划。

  • 2021-02-13
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工业互联网+安全生产

“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,,提升工业生产本质安全水平。工业互联网平台是通过集聚效应,承载海量设备、系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力等工业资源的互联网汇聚共享平台;是向连接海量设备,自身承载工业经验与知识模型,对接工业优化应用,并在企业内部和企业间进行网络化协同优化的工业云平台。利用工业互联网平台,还可以催生制造业众包众创、协同制造、智能服务等一系列互联网新模式新业态。

  • 2021-02-13
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案例 | 2020年餐饮业态数字化实践案例盘点

面向全国零售与餐饮行业智能化管理和数字化运营的专业媒体,报道行业先进理念、成功案例、优秀技术、解决方案,作为专业协会搭建行业供需交流合作平台,推动零售智能化、信息化、数字化事业。2020年,餐饮企业开始更关注食品安全、外卖、新零售、直播带货、私域流量、无人送餐、智能、场景应用等。随着疫情演变,数字化升级始终贯穿在2020年的餐饮业中,为餐饮业注入了前所未有的革新力量。的健康发展。

  • 2021-02-13
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智慧工厂安全解决方案

定位:项目为构建基于云计算、大数据、移动互联网等最新信息技术和移动防爆智能终端技术的、软硬件相结合的智能化安全管理云系统;功能:实现生产状态和安全信息的实时数据采集、远程通讯、事故建模、风险分析、智能推演、预报预警、应急处置辅助决策等功能,为政府安全监管、企业安全生产管理以及事故应急处置服务;适用领域:政府安监部门的安全监管业务、石油化工等高危行业安全管理、一般工贸行业的企业安全管理,市场前景非常广阔。

  • 2021-02-13
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智慧农业物联网系统解决方案

物联网技术的不断发展,越来越多的技术应用到农业生产中。目前,远程监控系统、无线传感器监测等技术日趋成熟,并逐步应用到了智慧农业建设中,主要包括环境、动植物信息检测,温室农业大棚信息检测和标准化生产监控,精农业中的节水灌溉等应用模式。提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。

  • 2021-02-13
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智慧风电解决方案

智慧风电以数字化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台,以数字孪生技术为辅助,以计算资源的弹性配置为保障,以异构计算为核心任务,高效融合计算、存储和网络,通过“人-机-网-物”跨界融合,形成边缘+云端结合的全层次开放架构,实现不同层级的智慧,追求不断提升风电智能化水平目标,完成更加友好、安全、高效、可靠的能源供应。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台的架构设计

工业互联网是面向制造业数字化、网络化和智能化需求,构建基于海量 数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接。弹性供给、高效配置的工业云平台。从工业互联网定义来看,工业互联网平台需要具备四个基本功能。一是需要实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集;二是需要具备并支撑海量工业数据处理的环境;三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,并实现工业知识的沉淀和复用;四是能够提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。因此,工业互联网平台体系架构必须能完全实现着四个功能,即涵盖边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中,边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。

  • 2021-02-12
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大数据处理平台解决方案

互联网时代,尤其是社交网络、电子商务与移动通讯把人类社会带入一个以PB为单位的结构与非结构数据信息的新时代,它就是“大数据(BigData)”时代。 大数据为云计算的大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间,解决了传统计算机无法解决的问题。这个领域的计算标准与软件均刚刚起步,为全世界新型软、硬件及应用创新提供了前所未有的机会。

  • 2021-02-12
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:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

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