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物联网工业应用研究

温总理提出的“感知中国”:将物联网作为战略性新兴产业予以重点关注和推进。尚未走出“概念”阶段,缺乏顶层蓝图规划,科技与产业主攻方向不明,需尽快在国家层面尽快制定物联网发展战略和路线图,

  • 2021-04-20
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楼宇智能化智能建筑概述

人口不断发展的人类社会活动需求是建筑不断发展的根本动力,科学技术则是实现建筑两大 基本目标一-功能 与美观的前提和手段。人们对建筑在信息交换、安全性、舒适性、便利性和节能性等诸多方面提出了更高要求。功能的扩展则主要是通过在建筑物内采用各种新型建筑设备来实现。

  • 2021-04-21
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智慧能源与智能制造专场-深度学习技术与应用分享_戴宇荣

1、深度学习基础 2、不同层学出来的视觉特征 3、基于深度的算法提升

  • 2021-04-18
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基于建筑平面图的室内空间拓扑模型自动生成算法_韩李涛

针对以建筑平面图为数据源构建室内导航模型时,建筑平面图缺少拓扑信息,尤其是缺少对房间、走廊等多边形对象拓扑描述的问题,本文提出了一种自动化构建室内空间拓扑模型的算法。该算法首先根据CAD建筑平面图的基本特征,将墙线抽象为弧段,门窗抽象为点,房间抽象为多边形;然后从起始墙线出发,将该墙线顺时针或逆时针遇到的第一条墙线作为目标房间或走廊的第一条边,依次类推,直至回到起始墙线,则完成一个房间或走廊的提取;重复上述过程,直到所有墙线均被标记两次,说明所有房间或走廊提取成功,完成墙线与房间、走廊之间的拓扑连接关系自动建立。门窗与房间之间的拓扑关系则是根据门窗与墙线的拓扑关系,推导出门窗与房间之间的拓扑关系。以某大学教学楼的建筑平面图为例进行试验,试验结果表明本文算法能够有效实现室内空间拓扑模型的自动生成。

  • 2021-04-20
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办公楼变静压控制VAV空调系统实测分析_陈华

变风量系统 (VAV)风机能耗可随负荷的变化而变化 ,较常规定风量系统 (CAV)明显节约能耗 ,因此近几年来变风量空调系统在香港得到了广泛的应用。对香港地区某办公大楼变风量系统 ,就采用定静压控制和变静压控制分别进行了实验测试 ,针对运行中出现的问题进行了探讨 ,比较了变静压控制节能效果。为保证变静压控制VAV系统运行良好 ,要求风机容量与负荷恰当匹配 ,同时要求风管的布置和形式设计合理。

  • 2021-04-19
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区块链安全白皮书之技术应用篇

区块链已成为近年来技术创新的热点名词和市场追捧的热门对象。从最初应用于数字货币到如今在多领域的广泛应用,区块链作为一种全新的信息存储、传播和管理机制,实现了数据和价值的可靠转移。世界主要发达国家也纷纷加快该领域的技术研发、战略部署和推广应用。作为网络时代的新一轮变革力量,在与现有技术结合催生新业态新模式的同时,区块链技术发展和深入应用仍需要漫长的整合过程, 其核心机制、应用场景中存在的潜在风险也给技术应用和现 有网络安全监管政策带来新的挑战。

  • 2021-03-26
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智慧园区一站式云服务平台方案解析

智慧园区是一个系统工程,综合运用“十大技术”,以“233”构架和建设,形成以金融为中心, 文化为灵魂,旅游、教育、 医疗、港口服务、仓储物流为配套的新型智慧城市。 一卡通(人员管理,消费支付管理) 物业管理,工单处理智慧园区技术支撑体系云计算物联网大数据移动互联网 VaaS BIM GIS AR/AR 人脸识别泛在通讯十大技术存储能力计算能力光纤通信网 无线互联网多元物联网 综合服务云综合管理云产业支撑云智慧城市信息系统工程是园区“智慧”的灵活支撑。

  • 2021-03-15
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119页PPT丨读懂特斯拉的光荣与梦想!

特斯拉的故事,就是一个硅谷小子大战底特律巨头的故事,特斯拉最初的创业团队主要来自硅谷,用IT理念来造汽车,而不是以底特律为代表的传统汽车厂商思路。如果评价2019年谁是汽车行业的赢家,相信非特斯拉莫属。Tesla已成为全球新能源汽车第一品牌,超越美国传统三大汽车集团,成为仅次于丰田的全球市值第二大车企,其市值是美国通用和福特两大汽车集团的总和。

  • 2021-03-02
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竞争对手分析

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产品介绍

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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