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智慧园区规划建设最全指南

近年来,随着经济社会发展,产业园逐渐被各级政府重视,产业园已经成为各地区区域经济发展的重要助推器。但在园区的发展过程中,由于地方政府对园区产业结构、功能定位不准确,导致我国现有产业园区存在同质化严重、供给过剩等问题,园区的转型升级和高质发展迫在眉睫。随着国内智慧城市建设步伐的加快,越来越多的园区投身于智慧园区建设,智慧园区投资规模正保持着稳步增长的态势。 据分析认为“十二五”期间用于建设“智慧城市”的投资总规模将高达 5000亿元,各地“智慧城市”建设将带来 2 万亿元的产业机会。智慧园区建设也取得显著业绩、近几年全国智慧园区 IT 投资规模依然保持 10%左右的增长速度增长。在此形势下,有必要为各地的智慧园区建设提供一定建设指导

  • 2021-04-09
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数据湖技术IceBerg如何解决腾讯看点业务痛点

数据湖简介: 主要思想:对所有数据统一存储,通过计算能够生成符合要求的各种数据。 物理实现:数据存储平台。 实现方式:通常基于Hadoop生态,但不仅限于Hadoop。 粗暴理解:数据仓库Hive

  • 2021-03-25
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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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移动端数据防泄露技术.糜波1222

企业信息化建设的核心目标是提高业务效率,数据的高效传输、分享和交换是实现这个目标的重要途径。而绝大多数传统的数据防泄露手段,是阻碍数据的高效传输、分享和交换的。如果不能把握好保护的“度”,简单粗暴的保护方法极可能与业务目标是相背离的。 我们认为必须根据数据的类型、使用者、交换频度来区分不同场景,采用不同技术手段予以保护,解决好“度”的问题,取得安全与效率的平衡

  • 2021-04-28
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H3C-CAS兼容VMware虚拟化环境特性说明

在线迁移技术,将虚拟机计算资源或存储支援迁移到另一个地方。类型:计算资源迁移:将一台ESXI主机上的虚拟机迁移到另一台ESXI主机上,迁移条件:至少需要有H3C-CAS兼容VMware虚拟化环境特性说明-一个共享存储。原理:虚拟机的文件放在共享存储上,存储文件不变,改变的只是虚拟机所使用的ESXI的cpu和内存。存储资源迁移:将虚拟机的存储文件迁移到另一个存储的地方,迁移条件:待定。原理:虚拟机的计算资源不变,存储文件放到另一个地方存储。

  • 2021-04-24
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离散制造业边缘计算解决方案白皮书(征求意见稿)

数字化浪潮正席卷传统离散制造业,逐步优化了生产车间的工艺条件和生产流程,在这个过程中,边缘计算快速兴起并体现出特有优势。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系,就近提供智能化服务,满足离散制造业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求,其为离散制造业的数字化、网络化、智能化转型提供了强大助力。

  • 2021-04-18
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基于改进学习策略的Kriging模型结构可靠度算法

针对机械产品可靠性分析过程中,极限状态函数隐式、高度非线性而导致可靠性求解困难等 问题,提出一种基于 Kriging 模型和改进 EGO 主动学习策略的可靠性求解算法。 对于传统 EGO 方法 无法在极限状态面区域进行有效选点问题,提出一种改进的 EGO 方法,通过对样本点模型预测值做 绝对值处理,基于响应值分布状态不变假设,将主动学习选点重心移到预测方差较大和极限状态面附 近,避免对不必要区域的过量选点,从而减少极限状态函数值的计算或试验次数,有效提高了可靠性 计算效率。 通过 3 个算例表明:与传统主动学习方法相比,所提方法具有良好的全局和局部搜索能 力,能够在较少计算极限状态函数次数条件下,估算得到精确的失效概率值。

  • 2021-04-21
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变电站自动化改造方案

自动化部搭建的变电站综合自动化远动系统,主要依赖于变电站 原有二次保护、测控、采集设备设备以及安捷自动化部新加二次采集 测控设备收集电力信息,由原有或新加装通讯管理机汇总、处理并转 发该数据(即变电五遥信息:遥测、遥信、遥控/遥调、遥脉、遥视)。

  • 2021-04-09
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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