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近红外光谱在线检测固体产物及环氧树脂固化过程关键方法研究

流程工业智能制造是过程信息化与自动化的融合,其信息化核心则是过程信息感知技术。对于流程工业,温度、压力、流量等信息参数的在线检测技术很成熟,而物料组成及关键性质的在线感知技术则是流程工业智能制造亟待发展的。近红外光谱(NIR)可以快速测定物料组成及物化性质,具有用于发展过程信息感知技术的潜力

  • 2021-06-30
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智能制造企业技术创新效率及其影响因素研究

以 2013—2017 年我国智能制造上市企业相关数据为研究样本,首先运用数据包络分析(DEA)交叉效率 模型对样本企业的技术创新效率进行测度分析,其次通过 Tobit 回归模型分析影响企业技术创新效率的因素及程 度。实证研究结果表明:我国智能制造上市企业之间技术创新效率差距较大且整体效率偏低,年平均效率集中在 0.35 ~ 0.4 之间,但随着时间推移,整体呈上升趋势;甄别影响因素发现,企业偿还能力、企业盈利能力、企业营 运能力、企业规模和智能制造领域核心产业的市场规模对企业技术创新效率均有正向影响,其中企业运营能力影响 显著,而企业规模影响较小。最后就提高我国智能制造企业技术创新效率提出 3 点建议。

  • 2021-06-28
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云环境下的数据安全.杨海峰

安全性是企业面对云计算的首要考虑 公共云数据安全的新挑战和老问题 公共云数据多层防护框架 按需采用数据加密技术保护数据资产 依托持续监控和行为分析感知风险 利用脱敏保证数据合规 结合主动策略和风险感知进行威胁防护 公有云数据安全技术架构 演讲指出:近些年云计算发展风起云涌,政府、企业、金融、公共事业等都在建设或者规划上云; 目前,云计算按照部署模式主要分为公有云、私有云(也称作内部云或企业云)、混合云。 如何选择何种模式的关键点在于:云环境的安全合规性问题,也就是云环境的法规遵从、云数据的安全如何保障、 云环境风险管理;这个问题也越来越成为公有云、混合云发展中被讨论的核心问题。 根据目前国内外数据(库)安全的发展现状和经验,结合亚马逊 AWS[1]、阿里 云、腾讯云、UCloud、华为云等国内外云服务厂商,和 IBM、微软等 IT 巨头的云服务情 况,从云数据(库)安全角度,归纳介绍云环境下数据(库)安全四种技术路线与安全模型 架构和云数据(库)安全关键技术。

  • 2021-07-01
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智能访客标准管理系统解决方案资料样本

根据此前我方技术人员与客户人员现场调研情况,我方对客户的需求做了以下分析:建立一套全网的信息化工具“智能访客管理系统”,解决外访人员预约、访问、访问记录等问题。

  • 2021-07-01
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智能路灯管理系统

根据特殊照明情况调节输出光通。如城市隧道照明场合,为了避免进入或离开隧道时视觉上的不适应,单独调节隧道口的路灯,让其光通缓变。

  • 2021-07-01
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企业物流集成管理系统开发的可行性研究(完整版)

本项目实现采购业务:大中型企业从生产需求计划到上网公开招标采购,系统自动比质比价、到合同生成、到验货入库、到合同控制执行、到控制支付,到合同履行完成。各阶段不断反馈信息,以供下次决策,形成一个完整的“采购比阶”业务。该模块有效地解决了企业中采购过程不公开、透明,企业采购过程难以控制的管理难题。

  • 2021-07-01
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企业物流信息管理系统

在生产经营过程中,物品从原材料供应,经过生产加工到产成品的销售,以及伴随生产消费过程中所产生的废弃物的回收及再利用的完整循环活动。

  • 2021-07-01
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支付卡行业数据安全标准

本支付卡行业数据安全标准(PCI DSS) 旨在促进并增强持卡人的数据安全,便于统一的数据安全措施在全球范围内的广泛应用。 PCI DSS 为意在保护持卡人数据的技术和操作要求提供了一个基准。 PCI DSS 适用于所有涉及支付卡处理的实体,包括商户、处理机构、收单机构、发卡机构、服务提供商以及所有其他存储、处理或传输持卡人数据(CHD) 和/或敏感验证数据(SAD) 的实体。

  • 2021-07-01
  • 阅读687
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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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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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