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中国信科&大唐移动-工业园区5G专网部署白皮书

工业互联网园区是以高质量发展为目标,按照工业互联网内涵要求,规划、建设、运营、提升的新型园区。根据《工业互联网园区网络白皮书》定义,工业互联网园区网络是指在工业互联网园区内部署的以实现园区企业设备互联和信息互通为目的的网络基础设施,主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。其中:工业生产网是指部署在工厂内部的网络,实现生产现场各类生产设备、传感器、执行器、工控机等互联,以及工业数据采集、工业操控与维护;企业信息网是指部署在各企业内部的办公区域内的网络,实现部门互通;园区公共服务网是实现园区内工业企业间互联互通并向园区内各企业提供基础公共服务的网络;云基础设施为工业互联网园区内部信息汇聚的重要基础设施

  • 2021-04-25
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混合多云安全.始于数据互联与集成.的安全管理平台

安全信息 呈现出碎片化, 不连通的状态, 随着混合多云的发展, 问题变得更加突出。为了获得完整的 安全可见性,安 全分析人员需要 学习很多工具… 浏览很多屏幕 … 依靠效率低下的 流程让孤立的工 具和团队共享安 全见解并采取行 动

  • 2021-04-28
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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京东京东物流的区块链创新实践之路

京东物流是以降低社会物流成本为使命,致力于将过去十余年积累的基础设施、管理经验、专业技术向社会全面开放的全球供应链基础设施服务商。京东物流是全球唯一拥有中小件、大件、冷链、B2B、跨境和众包(达达)六大物流网络的智能物流企业。围绕“短链、智能、共生”,京东物流坚持“体验为本、效率制胜、技术驱动”,携手社会各界共建全球智能供应链基础网络(GSSC),打造供应链产业平台,为客户提供全供应链服务和技术解决方案,为消费者提供“有速度更有温度”的高品质物流服务。

  • 2021-04-22
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城市大脑助力城市治理智能化转型升级

随着大数据技术的迅速发展和广泛应用,构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新机制,为新时代城市管理赋能增效提供技术支撑,是贯彻落实习近平总书记重要指示精神的生动实践,也是提升城市精细化管理水平的必由之路。“本刊策划”特邀相关领导和专家撰写文章,分析城市大脑发展趋势,介绍大数据应用实践,为推动城市治理智能化转型升级提供经验。

  • 2021-04-18
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设备自动化解决方案

YH-628系列可燃(有毒)气体报警器是由气体报警控制器和气体 探测器组成。具有结构合理、稳定可靠、性价比优越等优点,其内部 采用了新型大规模工业级MCU,具有响应速度快、抗干扰力强,并且 内置纯硬件看门狗,保证本控制器的绝对可靠性。适用于较为单一的 监控环境。

  • 2021-04-19
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智慧家庭标准化白皮书

随着我国物联网、信息技术的不断发展,数字家庭正逐步向智慧家庭方向演进。智慧家庭可以看作是智慧城市理念在家庭层面的体现,是信息化技术在家庭环境的应用落地。智慧家庭是智慧城市的重要组成部分,是数字家庭的发展和延伸,是广大人民群众信息消费水平提升的产物,也是数字家庭产业转型升级的必经之路。

  • 2021-03-20
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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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