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飞腾系和鲲鹏:国产Arm架构CPU服务器崛起

据公开资料了解:Arm架构和x86是当前最主流的两种CPU架构,相比于x86架构的高度垄断,Arm架构则采用的是开放授权模式,目前国内华为和飞腾已获得永久性Arm V8架构指令层级授权,这是这家厂商高度自主研发服务器芯片的设计根基。基于Arm架构的服务器CPU芯片(鲲鹏CPU、飞腾CPU)在自主创新、安全可控、产业生态、芯片性能等综合实力,目前已成为替代Intel等国外CPU芯片的最佳选择。

  • 2023-03-19
  • 阅读1541

安筱鹏:工业互联网平台核心能力的三次跃迁

如何评估一个工业互联网平台的进化能力?必须回到工业互联网的本质及核心竞争力来源上,必须回到IT技术与OT技术融合的底层逻辑上来思考,必须回到工业革命以来关于这个世界是如何被“控制”这一命题上来。

  • 2022-10-11
  • 阅读1540

2024工业发展报告——化挑战为可持续解决方案 工业政策的新时代-联合国工业发展组织

直接影响包括:必需品供应(可持续发展目标2、3和12);工业技能发展(可持续发展目标4)和加速增长的新技术(可持续发展目标8)以及减少排放量(可持续发展目标7);创造体面工作(可持续发展目标5和8);中产阶级的发展(可持续发展目标10);以及产业集群的创建(可持续发展目标11)。

  • 2024-07-18
  • 阅读1540
  • 下载4
  • 35页
  • pdf

主数据管理实践白皮书(2.0)

主数据是对组织核心业务实体状态的反映,具有全局性、共享性、稳定性等特点,可以进行跨系统、跨流程、跨部门的共享复用。过去的5年时间里,业界对主数据的探讨和实践十分活跃,普遍将主数据视作组织的核心数据资产,并将主数据管理作为企业数据管理体系的重要一环。未来,CCSA TC601将持续开展主数据管理的研究工作,适时修订发布新的白皮书版本。

  • 2024-02-05
  • 阅读1540
  • 下载23
  • 31页
  • pdf

数字化制造数据采集与管理系统(SCADA)解决方案

SCADA的重点是在监视、控制,可以实现部分逻辑功能; PLC单纯的实现逻辑功能和控制,不提供人机界面,实现操作需借助与按钮指示灯、HMI以及SCADA; DCS兼具二者功能,但是基本上用在比较大的系统中和一些控制要求高的系统中。

  • 2023-04-23
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  • 39页
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10个看得见的成功指标让数字化转型不再摸着石头过河

到如今,市场正在大幅从成本控制战略转向积极的增长战略。组织及其相关利益干系人必须调整与新的业务目标相一致的关键成功指标。

  • 2022-11-21
  • 阅读1540

软件技术发展趋势研究

软件技术是信息技术产业的核心之一,也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前,信息技术正处于新一轮重大 技术突破的前夜,它将有力地推动信息产业、软件产业的发展,同时会对软件技术提出新的需求,也必将引发软件技术的重 大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析,认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能 化、工程化、服务化为特征,并且呈现出新特点与新内涵,以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术 发展趋势的新特点和新内涵。最后指出,软件产业的发展必须以软件技术为基础,软件技术的发展必然以软件产业为动力。

  • 2021-02-09
  • 阅读1539
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  • 6页
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机械传动设计手册(上)

机械制造是一个需要长久技术积累的过程,是一个由不同领域,相互配合的系统过程,回到我们的问题——制造水准,相信当下没有一份准确答案,因此,仅是结合自己所了解的片面知识来阐述自己的观点。

  • 2022-02-07
  • 阅读1539
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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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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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