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大数据与智能革命重新定义安全服务.方伟.20190118

PART 01 革命:应势而动 PART 02 赋能:因势而谋 PART 03 交付:顺势而为 PART 04 未来:乘势而上

  • 2021-06-23
  • 阅读340
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VMware云计算,SDDC解决方案_图文.ppt(20210621105032)

数据中心迁移或远程灾难恢复,备份本地虚拟机,复制备份数据到目标位置,恢复虚拟机,异地灾难恢复建议使用SRM。

  • 2021-06-23
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C34-云计算从畅想走向现实

“云计算”概念由Google提出,一如其名,这是一个美丽的网络应用模式。云计算时代,可以抛弃U盘等移动设备,只需要进入Google Docs页面,新建文档,编辑内容,然后,直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司,他可以直接打开浏览器访问URL。我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。

  • 2021-06-23
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大数据智慧消防解决方案

如何科学的规划部署消防设施:城镇化快速发展,消防警力不足、消防站数量不够,布局不合理的问题更加凸显 缺乏科学的风险防控措施,预警预防手段薄弱,灭火被动响应; 缺乏有效的实时完整的城市消防基础数据库和防火监督指挥平台

  • 2021-06-29
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IDC及云计算知识大全

IDC机房的盈利模式非常简单,就是出租。利润=出租收入-固定资产折旧-运营费用。出租收入与出租率和单个机柜的出租价格有关。

  • 2021-06-23
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水产养殖物联网的应用评价方法

构建科学合理的水产养殖物联网应用评价指标体系和评价方法,是保证水产养殖物联网系统发挥最大能效的基 础。为解决指标设置随意、冗余、交叉及技术指标过剩的问题,该文构建了指标筛选模型,将水产养殖物联网应用评价 指标体系从 40 个优化到 14 个,用 35%的指标表达了 88.45%的信息,保证了指标体系的完备性和简洁性。同时,基于模 糊评价法构建了水产养殖物联网应用评价模型,可对水产养殖物联网应用水平进行总体评价以及功能、性能、效益方面 的评价。最后,以江苏宜兴河蟹养殖物联网和广东湛江南美白对虾养殖物联网为实例进行了验证,宜兴物联网的评价结 果为优,而湛江物联网的评价结果为良,与实际情况相符,表明该研究构建的指标体系科学合理,评价方法可行,可为 水产养殖物联网应用评价提供参考。

  • 2021-06-24
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微型近红外物联网节点的传感器输出数字化应用研究

物联网光谱分析技术的兴起,推动近红外光谱传感器向着微型化、数字化和智能化方向发 展。针对InGaAs焦平面数字化、智能化的发展需求,研究InGaAs光谱组件输出数字化方案。设计一种 集成自研ADC的数字化光谱传感电路,并研制了新型微型近红外光谱节点。该节点内部集成202个 有效光谱通道,波长范围为900~l 700IlIIl,光谱分辨率优于16IlIIl,波长准确性小于l m,波长重复性 优于o.3 m,节点系统信噪比约为500:l,帧扫描时间约3 ms。研究结果表明:该微型物联网光谱节点 满足近红外光谱分析实际应用需求,为传感器片上数字化输出发展和近红外光谱分析物联网应用提 供技术支持

  • 2021-06-24
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物联网环境下变电站信号可并行识别的改进帧时隙ALOHA算法

为了解决山地变电站监测信号的碰撞问题,该文首先构建山地变电站物联网监测系 统,研究传统帧时隙 ALOHA 算法并进行仿真和识别效率分析,鉴于该算法吞吐率较低、局限性 的弊端,提出改进帧时隙 ALOHA 算法。然而当监测信号量持续增大时,会导致信号识别成功率 急剧降低产生安全运行问题。因此,该文对该算法进行了二次改进,研究了可并行识别的改进帧 时隙 ALOHA 算法,搭建了变电站物联网测试平台,最后经过仿真验证,该改进算法保证了吞吐 率随着信号量增大时保持相对稳定,提高了山地变电站监测信号被成功识别的概率,保障了变电 站的安全。

  • 2021-06-24
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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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