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制造智慧车间MES云总体介绍

HMI(领退补料申请、现场生产进度反馈、异常反馈、防呆、质检) 设备端(实时交互、监控状态) 移动端(预警消息推送、报表查询、现场生产进度反馈、移动质检、设备点检)

  • 2021-04-27
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LabviEW双通道数据采集系统设计

随着电子技术、计算技术和网络技术的高速发展,传统的电子测量仪器的功 能和作用已发生了质的变化,新型的虚拟仪器应运而生。虚拟仪器(virtual instrumention)是基于计算机的仪器,其实质是充分利用计算机来实现和扩展 传统仪器的功能。计算机和仪器的紧密结合是目前仪器发展的一个重要方向。

  • 2021-04-23
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类

析人工智能(Artific堪IIltelligenee,AI)作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用,提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法,比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践;其次按功能对其进行分类,并阐述其主要支撑算法;最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。

  • 2021-04-26
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科技互联网高端区块链介绍经典精美高端PPT模板

互联上的贸易几乎都需要借助可资信赖的第三方信用机构来处理电子支付信息。这类系统仍然内生性地受制于"基于信用的模式”区块链技术是构建比特币区块链络与交易信息加密传输的基础技术。它基于密码学原理而不基于信用,使得任何达成致的双方直接支付,从而不需要第三方中介的参与。

  • 2021-04-23
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智慧燃气-支付宝生态网厅研究和探析

燃气企业作为传统企业,依靠用户大规模增长实现高速发展的时代正逐渐成为过去。如何在社会转型期的大背景下,充分适应“智慧+”行业环境形态,适时对天然气行业进行服务改革和创新,成为燃气行业发展面临的新课题。随着“智慧+”发展延伸到各个领域,若想持续保持企业经济可持续增长,就需要挖掘现有用户的深层价值,依托创新服务手段,持续提升客户体验和黏性,结合互联网渠道资源优势,打造燃气企业在生产运营、客户服务、创新管理等方面的智慧化“新常态”。本文重点介绍了基于支付宝生态的燃气网上营业厅服务模式。包括其与线下传统营业厅及线上其它类似营业厅的比较,并且依据实践案例给出了建立上述网络营业厅的全过程。

  • 2021-04-25
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石油天然气管道工控系统安全监测与态势感知 保障国家关键基础设施安全

近年来石油天然气基础设施已经成为黑客组织的攻击目标,2017年发生的针对沙特某石油天然气装置功能安全仪表系统(SIS)的攻击为各国网络安全主管机构和基础设施运营企业敲响了警钟。 本项目用户负责长距离输油气管道的运营管理、建设和科研, 承载着国家重大战略物资输送的任务,拥有集油气管道输送技术研发、服务、培训、检测和监测为一体的专业科研机构,科研力量雄厚,科研设施完备,拥有管道核心技术研发能力,在油气储运工艺、管道完整性管理 、管道化学添加剂、管道规划、信息与经济等研究领域整体处于国内领先水平。

  • 2021-03-21
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5G应用创新发展白皮书2019年

全球5G应用整体处于初期阶段。根据中国信息通信研究院监测,截至9月30日,全球135家运营商共进行或即将进行的应用试验达到391项。AR/VR、 超高清视频传输(4K或8K) 、固定无线接入是试验最多的三类应用。在行业应用中,车联网、物联网、工业互联网受到广泛关注。整体来看,全球5G应用整体处于初期阶段,主要应用场景是增强型移动宽带业务,行业融合应用仍在验证和示范中。美国家庭宽带成为最受关注的5G应用之一。美国四大移动运营商全部商用5G,在若千个重点城市推出服务,覆盖城市重合度高,相继推出5G固定无线接入的服务;在工业互联网方面,AT&T正在探索基于4K视频的安全监测、AR/VR 员工培训及定位服务;与此同时,美国也在尝试5G与VR/AR用于医疗领域,帮助临终患者减少慢性疼痛和焦虑等。FCC通过采取一些举措促进5G技术向精准农业、远.程医疗、智能交通等方面的创新步伐,如设立204亿美元的“乡村数字机遇基金”等。

  • 2021-03-24
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地上铁数字化新能源运营服务赋能绿色城市

管车还是在管能源? 改变整个城市能源布局的分布式能源和能效提升的深入应用场景是什么? 管车还是在管人? 数字化对安全本身的优化和影响,对城市的管理者带来哪些影响? 技术和社会问题怎么更好融合? 管车还是在管作业场景? 基于快速交付中的ELV高质量交互界面到底是什么?

  • 2021-03-22
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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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