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智能终端应用软件安全分析的若干关键问题研究

基于工业物联网的智能制造服务主动感知与分布式协同优化配置方法研究

  • 2022-05-14
  • 阅读2988
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72页MES学习ppt上海交通大学

72页MES学习ppt上海交通大学

  • 2021-12-28
  • 阅读2982
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全国工业和信息化工作会议在京召开

 2023年1月11日,全国工业和信息化工作会议在北京召开。会议以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的二十大精神,认真贯彻落实中央经济工作会议精神和党中央、国务院决策部署,总结2022年工作,部署2023年重点任务。工业和信息化部党组书记、部长金壮龙出席会议并讲话。部党组成员、副部长,国家国防科技工业局局长张克俭主持会议。部领导王江平、辛国斌、张云明、张建民、田玉龙出席会议。上海市、浙江省、湖北省、广东省、四川省工业和信息化主管部门和西藏自治区通信管理局负责同志作交流发言。

  • 2023-01-11
  • 阅读2975

中国二氧化碳捕集利用与封存(CCUS)年度报告(2024)--生态环境部规划院 84页

自“十三五”以来,国家和各省出台了大量关于二氧化碳捕集利用与封存(CCUS)的政策文件,可以明显看出,CCUS 技术需求和应用场景更加多样化,其与区域发展规划和工业空间布局的耦合备受关注。

  • 2024-10-22
  • 阅读2975
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低碳智慧园区综合能源解决方案 (1)

低碳碳园区,是指在园区的规划、建设与运营的全生命周期内,多方主体协同产业生态链,依托绿色投资、零碳科技和数智运营等手段,实现区域内温室气体排放与清除的动态平衡,园区内直接或间接产生的二氧化碳排放总量,在一定周期内(通常为一年),通过清洁技术支持、碳回收技术、能源存储交换等方式全部予以抵消,从而全年实现碳元素“零排放”的现代化产业园区。

  • 2023-12-20
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CIM城市信息模型+应用案例集(222页)

成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。

  • 2025-03-27
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  • 222页
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20000字长文传感器发展简史

本文内容相对较“杂”,长达20000字,涉及传感器发展历史、各国传感器产业研究、传感器产业体系、现状和发展、国内外主流传感器企业介绍等内容,编辑者想将本文打造为一篇传感器小“简史”。 文中指出过去25年来美国硅谷围绕以硅基材料为主体的MEMS芯片开发这种先进的传感器;我国传感器产业发展缓慢主要是认知上的差距所致;全球产品化的传感器种类约有2.6万余种,我国已经拥有约1.4万多种,大多为常规类型和品种;美国科技公司更善于利用传感器做出各种创新,苹果iPhone、谷歌眼镜等都是各种先进传感器的集合…

  • 2022-02-20
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03-1.智慧交通-交通信号统一管控优化平台

当前国内外各大中城市的交通管理部门通常在一座城市中采用不同厂家的交通信号控制产品,且它们各自为政未接入一个统一的信号统一管控平台,致使现有系统无法根据采集的交通数据对交通状况进行分析,不能提前对交通状况进行预判,采取相应的控制措施,防止交通状况的恶化。另外,部分城市已建设的交通信号控制机均为单点运行,没有实时流量的采集手段,不能根据实时流量进行交通配时方案的优化,更不具备干线、区域协调的功能。目前这种落后的信号控制方式显然不能满足未来的交通发展需求和保障道路顺畅需要。

  • 2023-07-24
  • 阅读2967
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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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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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