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基于工业物联网技术的工厂设备改造

随着物联网、工业 4.0、智能制造等先进技术理念的不断涌现,以及“中国制造 2025”规划的出台,为响应国家实现制造强国的战略目标, 各企业纷纷为提升自身技术能力而努力,引进先进技术及设备。然而并非所有企业都有能力进行相关设备的更新换代,而且大规模的设备更新换代会造成社会资源的极大浪费,不少的陈旧设备仍具有较高的使用价值,由此看来,若条件合适, 改造相关设备较更换设备而言能够降低成本,创造更大的商业价值。物联网可以称得上是实现工业 4.0 与智能制造必要条件,是加速工业产业优化升级的重要力量。因此,针对工厂的物联网改造具有很可观的前景和市场。

  • 2021-06-13
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阿里云企业上云安全指引

云上安全问题本质上都是由线下传统安全问题衍生而来的,但由于云计算平台的相对开放性又引入了新的安全风险。例如,虚拟机逃逸造成新的安全威胁,原本封闭的 IDC 需要开放新的通道而造成防护边界模糊,本地的身份认证系统与云上集成的风险,云产品配置错误或云账号 AccessKey 使用不当导致的数据泄漏风险,因缺乏专业云安全运营人员导致云上安全防护形同虚设等风险。

  • 2021-04-30
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吴迪.基于开放工具和威胁情报的EDR

从务实的角度选择开放或商业的解决方案 ? 放弃“银弹”思维 将异构的商业产品与开放产品进行混搭 ? 屏蔽“华丽”概念 以解决实际问题为主导 ? 避免“浮躁”想法 持续优化运营和技术,推动解决方案落地

  • 2021-04-29
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一种新型PD雷达目标跟踪检测模型与算法_王楠

针对脉冲多普勒(PD)雷达在跟踪低信噪比目标时,检测概率的降低会导致数据更新率降低,从而难以保证目标跟踪的稳定性的问题,文中提出了一种新的目标跟踪检测模型与算法来提高跟踪目标的测量更新概率。该方法通过利用目标跟踪过程中滤波预测信息提供的检测先验信息,设置一种最佳门限进行目标信号的检测,其中先验信息主要是目标在各个检测单元的预测存在概率。仿真结果表明,该方法有效提高了跟踪过程中雷达对低信噪比目标的检测概率,并且对跟踪精度有一定的改善。

  • 2021-04-22
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智慧矿山建设方案

先进能源与制造工程业界的发展趋势:能源工程与制造业深度渗透一体化(高技术改变电力工程——尺度向下延伸尺度向下延伸促使电力工程往制造业的重点前沿转移。交叉、综合化;柔性、集成化;精密、 微型化;高效、清洁化; 全球化、信息化、 数字化、 智能化)汽车、飞机、 航空等工程先成功深度渗透制造业,实现较高的智能化一体化特征。能源工程紧跟此趁势:海洋油气工程、海底工程、炼油化工工程、煤化工、风电、太阳能、核电......

  • 2021-02-16
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石油建设工程质量检验评定标准自动化仪表安装工程

石油建设工程质量检验评定标准 自动化仪表安装工程石油建设工程质量检验评定标准 自动化仪表安装工程石油建设工程质量检验评定标准 自动化仪表安装工程

  • 2021-08-09
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安全威胁情报与基础数据

威胁情报这个概念这两年持续升温,越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外,各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车,宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。 然而在实际运用中,作为用户,不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热,但实际应用落地不多,不少用户对威胁情报到底是什么,应该是什么样子,是否真的有实际案例,是否有效果等不是很明确。 本次讲座中,我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解,观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。

  • 2021-06-23
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计及网络安全约束和多能协同交互的多园区综合能源系统分散协调调度

多园区接入区域配电网与配气网构成多园区综合能源系统(MCIES),可有效提高其经济效益.针对配电网、配气网和不同园区等多利益主体,提出一种计及网络安全约束和多能协同交互的MCIES分散协调调度双层模型.区域调度层为多主体调度层,配电网和配气网在满足网络安全约束的前提下向园区运营商供能,三者分别以各自利益最大化为目标,协调配网-园区联络线功率;局域调度层为园区利益分配层,各园区互联以实现彼此间电能和天然气支撑,并基于区域层决策得到的配网-园区交互能量,分别以各自经济最优为目标参与利益分配,优化内部设备出力计划,协调园区间多能交互功率.采用双层目标级联分析法解耦协调变量,分别将各层优化调度主问题构建为上下两级优化调度子问题,进而对调度子问题独立建模、协调求解.天津某地MCIES算例分析表明,所提方法兼顾了网络运行安全性和不同主体利益诉求,并通过发挥园区间多能协同交互优势,实现了MCIES的安全经济优化运行.

  • 2021-03-19
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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