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数字化转型促进工程公司设计方法的变革

随着新一代信息技术不断创新突破,数据逐步融入产业创新和升级的各个环节,成为数字经济时代下世界主要国家和大型企业日益重视的关键生产要素,数据已逐步成为国家及企业发展的核心生产力,为适应此次产业革命,也促使企业要加快数字化建设,推进企业数字化转型。

  • 2021-06-24
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智慧城市背景下社区养老服务智能化研究

智慧城市给我们带来了诸多的方便,大大提升了人居舒适度与幸福指数

  • 2021-06-22
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基于大数据分析的电气化铁路牵引供变电系统设计_葛骏翔

针对多导线设计的供变电系统牵引网网损高的问题,提出了基于大数据分析的电气化铁路牵引供变电系统设计。采用板级设计方式,配置系统硬件。使用8031的8位单片机通过一个反相器控制数据输出速度,选取三相500 kV或220 kV电网取电,将电能转换成为牵引力。设置同相补偿装置,设计中心变电所结构。根据主机系统软件功能,采用基于大数据分析的粒子群优化算法设计牵引供电方案,降低牵引网网损。由实验结果可知,该系统容量分布更加均匀,有效提高连接点电能质量。

  • 2021-06-24
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弹性计算云安全

从阿里云成立的第一天起我就加入阿里云计算团队,设计和见证了阿里云弹性计算业务安全体系的每一步。在最近的这几年中,我们摸着石头过河,在云计算安全方面积累了许多经验,也对现有的云计算安全体系有一些思考,一些怀疑,在此基础上也有了自己的设想。 本议题将详细介绍我的这些经验、反思以及对未来的展望。

  • 2021-06-24
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智慧城市一体化解决方案

智慧城市一体化整体解决方案,是指在城市发展过程中,在城市基础设施、资源环境、社会民生、经济产业、市政管理五大核心领域中,充分利用物联网、互联网、云计算、高性能计算、智能科学等新兴技术手段,对城市居民生活工作、企业经营发展和政府行使职能过程中的相关活动和需求,进行智慧的感知、互联、处理和协调,是城市构建成为一个由新技术支持涵盖市民、企业和政府的新城市生态系统,为市民提供一个美好的生活和工作环境,为企业创造一个可持续发展的商业环境,为政府构建一个高效的城市运营管理环境。

  • 2021-06-21
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数据安全标准及创新实践

2020年4月9日,中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市 场化配置体制机制的意见》,明确提出“加快培育数据要素市场”, 包括推进政府数据开放共享,提升社会数据资源价值,加强数据资源 整合和安全保护。

  • 2021-06-21
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人工智能企业创新策源能力影响因素分析

在当前经济高质量发展的大背景下 ,人工智能企业要想在市场竞争中求得生存与发展 ,创新策源能 力是关键 。 选取人工智能相关企业为研究样本 ,按照产业层次将其划分为基础层 、技术层和应用层 ,利用随 机前沿分析方法研究政府支持 、创新意识 、企业规模和知识存量分别对三个层次人工智能企业创新策源能力 的影响 。 研究表明 :基础层人工智能企业创新策源能力相对较强 ,应用层企业相对较弱 ;政府支持和知识存 量对于三个层次的人工智能企业均起到正向促进作用 ;创新意识和企业规模对于基础层人工智能企业起到 负向阻碍作用 ,对于应用层企业则起到正向促进作用 ;创新意识与技术层人工智能企业是负相关关系 ,企业 规模与技术层企业则是正相关关系 。

  • 2021-06-19
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无线大数据部署方法及装置

本公开涉及- - 种无线大数据部署方法及装置,包括获取目标节点信息;获取系统信息,并根据所述系统信息确定对应的所述程序包;将确定的程序包同步至所述目标节点,以使所述目标节点安装所述程序包包含的数据采集和处理程序; .用户身份信息和系统地址信息并同步至所述目标节点,以使所述目标节点访问对应的在线系统和认证系统。通过将程序包和用户身份信息和系统地址信息同步至目标节点,实现目标节点上一键部署无线大数据项目,部署过程中无需关心后台的处理过程,降低了部署无线大数据时的难度,根据本公开实施例的无线大数据部署方法及装置能够简单、便捷的部署无线大数据。

  • 2021-06-20
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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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产品介绍

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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