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【无锡】基于大数据的新型城市智慧中心建设

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。

  • 2021-06-23
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搭建基于Serverless的在线转换

? 什么是函数计算 ? 如何在函数计算平台上架设转换?具 ? 函数计算搭建转换?具的优势 ? 函数计算(Function Compute)是?个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。其特点是?效免运 维、弹性?可?和细粒度按量计费。 ? 媒体格式处理主要包括:图?处理、视频转码和格式转换

  • 2021-07-08
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大数据时代大数据局对数字边疆的治理研究

大数据技术的进步与发展催生了数字边疆,对国家治理提出了时代 性挑战。 数字边疆是基于大数据资源不断积累而形成的虚拟数字空间,在发展 过程中具备了国家主权性质,承载着现实的国家利益。 可以说,对数字空间的 治理直接关系到国家的整体发展。 近年来,广东、贵州等多个省级地方政府从 治理与发展的现实需求出发,先后设置大数据局以加强对数字资源的统筹、对 数字空间的治理以及对数字边疆的经略。 在大数据时代已然来临之际,国家亟 需正视大数据资源的时代价值,加紧构建国家级大数据管理机构,以大数据局 为中心,在大数据思维下加紧制定数字边疆战略、构建数字边疆话语体系、谋 求数字边疆话语权,服务于数字边疆治理的现实需要。

  • 2021-06-24
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数据拓扑及其在电网数据处理分析中的应用

在分析信息化建设发展需求的背景下,提出数据拓扑的概念与定义,描述了其结构内容以及 与电网数据关联情况的对应性。重点分析了其对于提升应用系统数据处理、信息展示、数据分析水 平方面所能够发挥出的促进作用。之后给出了基于数据拓扑的应用系统数据处理分析相关功能的 架构,并简述了数据拓扑在电网数据处理分析中的实际应用。

  • 2021-06-24
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菲莹-3D图形赋能下的视觉新制造

阿里云智能-达摩院-人工智能中心(Artificial Intelligence Center)是阿里云智能负责云上人工智能技术研发及产品落地应用的团队。 愿景:以卓越的技术,打造过硬的产品,为用户创造不可替代的价值。

  • 2021-06-24
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大数据治理与民主集中制:大数据在现代治理体系中的作用

近年来,信息通讯技术的不断发展深刻地改变着人们的生活方式和观念模式,互联网的发展不仅对我国现有的社会管理体制形成了巨大的挑战,同时也为完善社会治理提供了新的机遇。如何在现有国家体制背景下,应用新的治理手段和治理模式,不断推进“国家治理体系和治理能力的现代化”目标,落实党中央关于全面深化改革的部署,成为亟需讨论的问题。

  • 2021-06-23
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基于可信计算和密钥管理的安全大数据计算

MapReduce 系统在云计算架构下应用广泛,在金融、医疗健康、科学研究、交通、能源方面都发挥着至关重要的作用,大数据计算展示了其无与伦比的方便快捷。但与此同时,越来越多的人开始关心大数据平台的安全性,担心自身的隐私安全问题。由于上述领域涉及数据的敏感性,使用者无时无刻不遭受着隐私和安全方面极大的威胁。大数据平台可能由于系统被入侵、数据被替换、计算产生的结果错误而引发巨大的灾难。当前的解决方案主要集中在数据传输和存储之前的加密过程,以及数据计算时的解密过程,但究其根本,这些解决办法不能阻止用户数据被大数据处理程序泄露,也不能保证计算结果的准确性。

  • 2021-06-23
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一种基于K-mediods改进BIRCH的大数据聚类方法——以证券客户大数据为例

伴随着信息科技、互联网、云计算、物联网、社交网络、智能终端等技术的高速发展,海量数据已围绕在人们身边,这就是“大数据”时代。人们不只是数据的生产者,同时也是数据的受惠者;人们不是只能被动地接受数据和科技,人们能改变科技在生活中所扮演的角色,同时也能改变享受数据带来的恩惠方式。金融行业天生拥有大量的数据,“金融大数据”起源于金融的信息化。大量传统金融行业的数据是为了业务而存在,其本身不具备资产属性。在“大数据”时代,多元化、多样化的数据已发生本质性改变,数据不仅仅是业务信息化的产物,数据也是资产。金融企业可以通过海量数据建立全面的风险管理机制,可以通过海量数据实现精细化管理,也可以通过海量数据改善客户服务质量,提升企业竞争力。

  • 2021-06-23
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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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微模块化数据中心机房建设方案

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