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2022年我国工业互联网产业规模预计将达到1.2万亿元

国务院新闻办公室举行新闻发布会,介绍2022年工业和信息化发展情况。工业和信息化部党组成员、总工程师、新闻发言人田玉龙,工业和信息化部新闻发言人、信息通信管理局局长赵志国,运行监测协调局负责人陶青出席发布会并答记者问。

  • 2023-02-06
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中国历史文化名城保护的信息化发展历程与展望

以时间和事件为脉络,从历史文化名城保护发展需求牵引与信息技术应用驱动两个方面,基于政策及学术文献梳理历史文化名城保护信息化发展的历程,概括为既相互关联又各具特色的6个阶段,分别是基础信息测绘、环境遥感调查、时空信息管理、规划决策支持、保护监测评估、活化利用服务。在此基础上,面向未来历史文化名城保护、利用传承及信息技术发展与应用趋势,展望3个发展方向:一是多维度精细保护,二是多粒度监测评估,三是多场景活化利用,旨在促进历史文化名城保护从信息化走向智慧化。

  • 2023-02-10
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工业车间生产线设备预测性维护

本文设计了针对生产线设备的预测性维护解决方案。首先通过在生产线部署传感器、数据采集模块或借助生产线控制器实现设备数据的采集,接着通过网关连接OT层和IT层两个异构网络,从而实现现场设备数据上云。最终在云平台进行数据可视化展示和分析,给出维护建议,从而实现生产线设备的预测性维护。

  • 2022-08-19
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卓朗昆仑云:全场景云桌面解决方案

卓朗昆仑云推出的卓朗昆仑云·云桌面FSD3.0 (Full Scene Desktop 全场景云桌面) ,融合了当下VDI、IDV、VOI三大主流架构的优势,实现了前后端混合计算,用一套系统即可满足不同层次的云桌面使用需求,既能支持移动办公,又能拥有最强的数据安全性、最高的使用性能和最佳的管理维护,操作体验及软硬件兼容性媲美本地PC,是一款真正的全场景云桌面。

  • 2021-10-18
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企业数字化转型:数字化成熟度评估模型

虽然目前很多企业都已启动了数字化转型战略,但对大多数企业而言,数字化转型都是“摸着石头过河”,根本没有可供借鉴的经验。即便是具有数据基因的科技互联网巨头,他们也在谈数字化转型,也就是说科技公司也不能说自己是数字化企业。而对于那些号称是成功转型的企业,其实也只是比其他企业多走了一步。

  • 2021-08-17
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数字化工厂视频AI实时分析平台解决方案

目前视频监控技术已发展的相当成熟,在生产企业早已得到广泛的应用。但是传统的视频监控系统面临如下挑战:需要24小时人工不间断值守;小问题无法实时及时预警酿成重大事故;事故溯源取证需要大量视频搜索,在调查过程中需要花费大量的人力物力。 为充分发挥视频监控技术的优势,促进生产安全管理水平的本质提升。鸢安智能提供的下一代数字化工厂视频AI实时分析平台解决方案,融合视频AI深度学习技术,内置百余种工业深度学习模型,采用独创的事件混合逻辑驱动的工作流引擎加速复杂工业应用场景落地,并且提供SaaS服务平台,部署实施快速灵活,即接即用多块好省地解决中小企业安全生产的迫切需求。

  • 2021-08-17
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数据结构超级有用文件.ppt

顺序栈:有元素个数的限制和空间浪费的问题。 链栈:没有栈满的问题,只有当内存没有可用空间时才会出现栈满,但是每个元素都需要一个指针域,产生结构性开销。 当栈的使用过程中元素个数变化较大时或不清楚栈元素个数时,用链栈适宜;反之,应该采用顺序栈。

  • 2021-06-25
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三大挑战将扼杀你的物联网解决方案

我们都必须面对挑战,尤其是来自物联网的挑战!本文旨在剖析物联网项目中需要关注的三大挑战:回归,测试和模拟。当今,物联网面临的最大难题是如下的三大技术挑战: ? 规模大; ? 功耗低; ? 难以控制的无线通信。 在本文中,我们将详细介绍所有物联网平台都必须面对的三大基本问题。作为如何在现实环境中解决这些问题的一个实例,让我们看看Thingsquare物联网平台是如何解决这些问题的。

  • 2021-03-19
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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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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。

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