在工业物联网时代，“互联网+”技术的引进有助于从系统工程层面提升集中供热系统的生产、运行、管理和服务水平。为集中供热领域提出一套“互联网+”智能供热系统，将集中供热物理系统和信息系统深度融合，形成“数字孪生”新型应用模式。以“热源—热网—热力站—用户热力输送”为主线，采用B/S架构，形成由数据感知层、数据采集层、数据访问层、业务逻辑层、表示层与终端访问层组成的智能供热系统。在某源网一体基层热电企业实现了“互联网+”智能供热平台示范建设应用，建设了全网水力平衡分析、源网一体化协同调度、能耗统计与分析、经营收费管理、客户服务管理等子系统模块，在供热指标能耗降低、经营成本节约、工作效率提高和服务质量提升方面取得了显著成效。
在工作组上，一切的设置在本机上进行包括各种策略,用户登录也是登录在本机的,密码是放在本机的数据库来验证的。而如果你的计算机加入域的话,各种策略是域控制器统一设定,用户名和密码也是放到域控制器去验证,也就是说你的账号密码可以在同一域的任何一台计算机登录,并且可以使用域中丰富的资源和安全设置。
国产PC及服务器CPU已经呈现多点开花的局面。从产品线上可以分成几大阵营，主要包括自主架构阵营、x86阵营和ARM阵营。其中，自主架构主要包括龙芯与申威:x86阵营包括上海兆芯和天津海光（中科曙光参股） ；ARM阵营包括飞腾（中国长城拟参股）和华芯通。值得一提的是，国内媒体广泛报道的华为麒麟芯片是属于ARM阵营应用在移动领域。本篇报告我们重点介绍PC及服务器CPU领域的部分重点中国厂商（排名不分先后），移动领域CPU在本文档中暂不涉及。
目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题，对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑 不足，聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类，基于开展物联网事件的云模式通用描述模 型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云 模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究，改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、Ｋ-ｍｅａｎｓ 算法、决 策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数，设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智 能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后，开展实验验证，并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明，相 比传统算法，该算法聚类时间短、误差小，且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此，该算法实现了基于 云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类，具有较高的应用价值。
目前主 流 的 智 能 化 系 统 一 般 可 以 划 分 为 控制管理主 机、前 端 控 制 器 及 传 感／执 行 设 备 三 个层次［１－３］。这种架构中系统主机的作用涉及管理及控制 两 个 方 面，其 中 管 理 功 能 侧 重 于 系 统 整体，而控制功能更侧重于局部个别的终端，要 求 终端对于现场的输入进行实时的反馈。现 有 智能化系统架构如图１所示。 对上述架构分析，会发现以下问题： （１）对于控制功能，要求实时性及可靠性，在 现有架构下管理主机及通信网络的任何故障都 会影响到终端的控制功能。针对该弊端，目前智 能化系统已有把控制功能下放到前端设备上的 趋势（如 ＢＡＳ系 统 的 ＤＤＣ 控 制 器，门 禁 系 统 的 门禁控制器等）。 （２）对于各系统主机的管理功能，当把一个建筑中多个系统集成到ＩＢＭＳ后，就能发现在系统管理主机及ＩＢＭＳ上存在在重复的管理功能。跨系统的联动功能本质是控制功能。对 于 控 制功能注重的是可靠性及实时性。在 现 有ＩＢＭＳ集成的架构下，１个联动逻辑需要通过系统１的前端设备、系统１主机、ＩＢＭＳ平台、系统２主机、系统２前端设备，这个超长的控制链来实现。涉及两 套 系 统 主 机、通 信 网 络 以 及ＩＢＭＳ 系 统 联动，这种方式本身是不可靠的。
新型“智慧城市”建设，在实现城市可持续发展、引领信息技术应用、提升城市综合竞争力等方面具有非常重要的作用。展望“十四五”时期，全球正在经历百年未有的大变局，我国经济社会发展条件和发展趋势都在发生深刻变化，既是全面开启社会主义现代化建设新征程的起步期，也是推动经济高质量发展的战略机遇期。文章旨在把握“智慧城市”建设中的碧江定位，客观总结“十三五”时期碧江区“智慧城市”建设的现状和不足，认真研判“十四五”时期碧江区“智慧城市”建设面临的战略机遇和困难挑战，提出碧江区在“十四五”时期建设“智慧城市”的建议，是“十四五”时期碧江区创新供给和扩大需求，进而推动全区高质量发展的重要抉择。
从2010年开始，互联网体验设计工具进入百花齐放的时代，国内外不少独立设计工具日益成熟，新产品、新视角层出不穷。与此同时，诸多大型互联网公司也相继加大自研设计工具的投入，开始探索工具与业务深度融合的课题。
工业互联网是制造业数字化转型的重要赋能者。中德智能制造合作企业对话工作组（AGU）工业互联网专家组（以下简称“工业互联网专家组”），通过中德双方行业调研和研究，旨在增进相互间概念的理解与认识，提出双方共同发展的重点内容和建议。作为专家组初始阶段的成果，此白皮书展现了中德企业与专家共同工作的初步研究结果，将为未来的合作打下扎实基础。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
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。
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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