航空货运站货物处理的解决方案

随着我国经济快速发展，航空货运市场蓬勃增长，国家和地方政府对于推进航空货运发展也愈加重视，《民航局关于促进航空物流业发展的指导意见》明确提出“加大航空物流新技术新装备供给。鼓励以机场、航空公司、物流企业等为主体，加大对物联网、人工智能、机器人等现代智慧物流新技术研发应用，不断优化经营管理和运行保障体系，从劳动密集型向技术密集型转变，在机场物流设施和运行环节不断降低成本、提高效率、增大柔性。”在《中国民用航空发展第十三个五年计划》中也提出“推动航空物流标准化建设，简化货运操作环节，提升货运地面服务效率。本文依托深圳中集天达物流系统工程有限公司多年的国内外航空货运站建设经验，提出了多种针对现代化航空货运站的货物处理智能化应用解决方案。

2021-03-21
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物流系列-汽车总装物流方案

随着我国改革开放的不断深化，国外的一些先进的管理理念和管理运营方式逐渐被我们所认识，并逐渐影响了我们国民经济的各个层面。其中自80年代以来，“现代物流”作为一个新兴的产业，以其较快的速度改变了我国许多企业的运营模式，促进了企业间资源的整合。引入先进的物流模式，对我国汽车装配企业模式进行改革创新，提高该行业的竞争力有重要作用。

2021-03-21
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海尔中央空调工业互联网云服务平台

海尔中央空调互联工厂位于青岛西海岸新区中德生态园，是海尔在中国已投产的第8座互联工厂，这也是世界上首个中央空调互联工厂。该互联工厂具备10类中央空调产品生产能力，配置8条智能线体、4个模块化区域，高达4500RT的测试能力创世界纪录。作为制造业践行“中国制造2025战略”的范本，海尔中央空调围绕“大规模个性化定制”、 “智能制造”等转型升级举措引发家电业乃至整个制造业关注。该互联工厂围绕以用户为核心的“联工厂全要素、联网器、联全流程”的全生态互联体系，不是简单的机器换人，而是形成一个以用户需求为中心的研发、制造、物流、服务全产业智能生态系统。

2021-03-21
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多业务工业互联网光传输系统

信息化、工业化两化融合的概念自十六大提出以来，在国民经济和社会信息化发展中占据重要及基础地位，随着我国进入“十三五”时期，为实现“工业 2025” 战略，政府提出了大力推进信息化和工业化深度融合的要求。两化深度融合的目的是借助企业信息化技术，引入“智能制造”、“智能产品”等新概念以及“云计算”、“大数据”、“物联网”等信息化工具，将信息化与企业的研发、制造、销售、管理等各个方面进行深度融合，从而完成从“企业信息化”向“信息化企业”的彻底转型，继而带动整个中国工业从根本上改变结构和格局。

2021-03-21
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建设安全可信的网络空间5G网络安全

5G提供数据、连接和基于场景的服务，人、物与网络高度融合的场景化时代即将来临。现实空间与网络空间交织发展，安全成为支撑5G健康发展的关键要素。面向信息消费、工业生产、互联网金融、教育医疗、智能交通和公共管理等典型应用场景，5G网络需要提供安全可靠的网络通信和服务平台，并能够保护用户隐私，同时支持国家和社会维护网络空间秩序。在传统接入安全、传输安全基础上，5G需要实现网络空间与现实空间的有效映射，提供满足不同应用场景的多级别安全保证，网络实体自身具备安全免疫能力，构建安全可信的网络空间。

2021-03-21
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北斗RDSS短报文科普攻略

北斗 PK GPS 1、国货，情怀，作为中国人，你选哪个？ 2、位置报告，实用，北斗可以让妈妈知道我们在哪，当危险来临时，妈妈可以来救命，你选哪个？ 3、免费卫星短信，实惠，驴友们无人区用卫星电话还是北斗，你选哪个？

2021-03-20
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【科普篇】现代脚手架方案概述

脚手架这个名词来源于建筑工程领域，百度百科对其的解释是“脚手架是为了保证各施工过程顺利进行而搭设的工作平台”，也就是说脚手架为工人提供了施工的基础功能。将其引申到软件工程领域，又是什么含义呢？

2021-03-20
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特斯联人工智能城市解决方案

特斯联科技是光大控股孵化的高科技创新企业，以人工智能+物联网应用技术为核心，致力于打造中国最大的城市级智能物联网平台，为政府、企业提供城市管理、建筑能源管理、公共安全管理等多场景一站式解决方案。特斯联科技利用AIoT（智能物联网）赋能新型智慧城市，已发展成为科技赛道的独角兽企业。

2021-03-20
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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。