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基于物联网的动产质押监管研究

目前,在我国社会信用体系不完善情况下,方面中小企业出于业务发展的需要产生融资需求,但由于企业资质等问题,难以获得信用担保,而且缺乏足够的不动产抵押物品(如厂房),很难从银行获得贷款;另一方面,随着我国居民收入水平的提高,银行积聚了大量的存款但迫于风险压力又不敢轻易贷出银行与中小企业的这种融资上的“两难"矛盾目前在我国具有普遍性.金融物流的质押监管业务正是在这样的背景下出现的它较好地解决了银企之间的融资矛盾首先,质押监管业务允许中小企业利用原材料和在市场上:经营的商品作质押进行贷款,解决了企业实现规模经营与扩大发展的融资问题其次,质押监管促进了银行安全放贷,银行等金融机构通过与第方监管的合

  • 2021-04-29
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大数据与大数据技术

拥有多元化的数据科学家团队和十余年的数据分析经验。经十余年自主开发的IP打造数据行业领先的技术优势。追求行业业务能力和技术能力的融合以及企业系统架构与解决业务问题间的平衡,具有扎实的项目实施能力。

  • 2021-04-25
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智慧能源解决方案及案例分析

智慧产业园区解决方案根据产业园区的规模化、跨区域、多业态的管理需求,以提升园区服务能级为中心,为产业园区提供基于信息化支撑基础上的服务与运营发展模式,以一种更高效的方法,盘活覆盖产业园区内的各项服务载体与资源,通过集成跨行业、跨专业、跨部门的与园区产业相关的各类资源,为园区企业提供系统 全面 方便 高效的公共性服务。

  • 2021-04-23
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物联网安全威胁情报(2020年8月)

根据CNCERT监测数据,自2020年8月1日至31日,共监测到物联网(IoT)设备恶意样本12444个,发现样本传播服务器IP地址36770个,境内被攻击的设备地址达501万个。

  • 2021-04-25
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GPRS电力远程自动抄表系统解决方案

随着工业自动化的发展,在原有的人工手动抄表中已经发展到远程智能抄表,通过现有的网络智能化的从远端把需要的数据采集到起,那么,在很多必须无人值守的设备或监测点,不适合搭建有线通讯网络。若采用光纤或电台的方式实现无线通讯,不仅设备投入耗资巨大,而且不适应移动的需要。

  • 2021-04-20
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工信部印发指导意见 加快工业大数据产业发展

工业和信息化部近日印发《关于工业大数据发展的指导意见》,明确将促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理,着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。并提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见。

  • 2021-04-20
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井盖智能监测方案(NB-Lot)

随着科学技术的迅速发展、社会脚步的不断前进,路面各种井盖不断增加,如:电力井、通信井、污水井、排水井等。然而,面临的现状是井盖种类与数量较多、覆盖面积广,维护难度大;人工巡检,效率差,巡检不彻底;井盖被盗,工作人员不能第一时间得知情况,发生由于井盖丢失而造成的人员损伤或财产损失。 现有解决方案:为了解决井盖缺失造成的损失,各部门也提出了相应的解决措施。

  • 2021-03-26
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车联网知识产权

车联网是依托先进的通信技术、传感技术、计算技术、控制技术、对车辆和交通进行全面感知和智能化管理的关键技术,当前正处于加速发展的关键阶段。当前,随着车联网技术成熟度不断提升,服务能力不断丰富,潜在市场和盈利空间巨大,同时由于该领域具有涉及汽车、电子、通信、互联网等多个产业的特征,车联网领域的协同运用能力建设已成为保障和促进车联网产业发展的重要议题。

  • 2021-03-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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