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工业互联网园区网络白皮书解读

工业互联网园区网络白皮书解读

  • 2021-06-22
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离散制造业边缘计算解决方案白皮书解读

离散制造业边缘计算解决方案白皮书解读

  • 2021-06-22
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国产卫星数据与SPOT数据在矿山调查中的应用

别利用国产卫星ZYl—02C、GF-1遥感数据与法国SPOT-5数据为信息源,以宁夏南部某非金属矿产露天开发集中区 为监测区,开展了矿山开发状况及矿山环境遥感调查及动态监测.通过不同非金属矿山以及采场、中转场地、固体废弃物、 矿山建筑等不同矿山地物类型等,在不同期次、不同数据源影像上的特征显示,进行了遥感数据性能应用效果对比.通过 对比显示,表明ZYl—02C、GF一1星数据与SPOT-5数据完全可满足非金属矿山开发状况及引发的矿山地质环境问题的 遥感调查与监测工作的需求,相比而言,国产卫星数据更具较好的应用前景.

  • 2021-06-24
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基于BP神经网络的怒江流域泥石流易发性动态区划模型研究_

地形、地貌、地质以及气候的错综复杂使怒江流域的泥石流触发机理研究尚不成熟,现有泥石流易发性区划成果受主观影响较大。时空大数据和机器学习技术的发展为无假设机制下的泥石流易发性风险评估研究提供了技术支撑。首先基于泥石流成因收集潜在的影响因子,通过相关性分析筛选出土壤质地(Clay、Silt、Sand)、NDVI、土壤类型、高程、坡度、坡向、降雨量(R0、R1、R2)以及历史灾害影响因子(Ho、Hd)等 13 个评价指标,并用上述指标训练最佳预测模型。将模型预测结果与云南省最新的泥石流隐患点分布进行对比分析,结果表明,该模型预测的泥石流高发生和极易发生区域的准确率达到了 77.5%和 73.8%,预测的泥石流灾害的准确率达到了 77.7%。研究成果可为泥石流防灾减灾工作提供有效参考

  • 2021-06-24
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基于物联网的大型地下洞室群施工期动态安全评价与预警方法研究

大型地下洞室群施工过程中受到各种复杂因素的影响,实时准确评价工程安全并及时预警具有重要的工程 意义。引入物联网技术,搭建施工信息采集平台,实现洞室群内外部数据的实时动态采集与传输。基于强度折减 的思想,以数值模拟为主要手段,提出基于实时数值仿真的地下洞室群施工期围岩劣化损伤折减计算方法,给出 施工期任意施工状态下的围岩变形动态预警指标及标准。通过混合使用多层次模糊综合评价方法中的合成算子, 提出基于实测性态的地下洞室群安全性实时综合评价与预警方法。发生警情后,基于实时的洞室群交通拓扑网络 为每个施工人员提供最佳疏散路径,并通过物联网信息传输平台即时发送至手持 PDA。最后,基于 Python+VB.net 混合编程技术开发大型地下洞室群施工期安全实时评价与动态预警系统,该系统实现了地下工程施工过程的动态 安全预警及应急疏散指挥调度,为工程及生命安全提供有力保障

  • 2021-06-24
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基于云—边协同的智能工厂工业物联网架构与自治生产管控技术

针对智能工厂底层大量物联设备产生的海量制造数据在云端处理分析和边缘端实时计算两个层面的 需求,提出一种基于云—边协同的智能工厂工业物联网架构以及边缘节点、云端应用服务的配置方法。在该架构 下,时间不敏感型与时间敏感型制造数据处理任务分别由工厂云服务器、工业物联网边缘节点完成。考虑智能工 厂内人、机、物等生产主体均具有智能,进一步从生产计划、执行、监控、优化的逻辑视角,阐述了基于"人—机—物" 共融的智能工厂自治生产管控关键技术。通过案例研究得出,所提出的智能工厂工业物联网架构可在云端与边缘 端两个层面进行制造数据处理分析,并实现智能工厂实时生产状态监控与自治生产过程响应控制,为实现制造工 厂智能化、自治化生产提供技术支撑。

  • 2021-06-24
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面向雾增强型工业物联网的多维安全查询方案

针对现有范围查询方案进行多维数据查询时缺乏隐私保护的问题,提出了一种带有隐私保护特性的面向 雾增强型工业物联网多维安全查询方案。该方案首先将用户待查询的多个维度区间映射成一个查询矩阵;然后, 构造辅助向量对查询矩阵进行分解,利用 BGN 同态加密对辅助向量进行处理形成查询陷门;最后,物联网设备 终端利用同态特性将传感数据与查询陷门进行匹配。特殊辅助向量有效降低了方案空间复杂度,同态加密的自盲 性保证了传感数据机密性和用户查询模式的隐私。仿真实验结果表明,所提方案的计算开销和通信开销较低。 关键词:雾增强;工业物联网;安全查询;隐私保护;BGN 同态加密

  • 2021-06-24
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Atmatrix-ATT(人工智能)白皮书

Atmatrix旨在提供一个基于共识的分布式虚拟AI-作为一种服务的云。随着Blockchain经济系统的帮助下,Atmatrix协调全球AI技术建立人工智能的一个新的世界。可以通过智能合约进行扩展,实现与其他基于以太坊的DApp的交互和协作,ATMaxtrix的开源特性使第三方开发人员能够在平台上更好地构建可交易的应用程序。该平台可以支持多个应用程序。

  • 2021-06-23
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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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