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工业互联网网关

本实用新型涉及一种网关,特别是涉及一种 工业互联网网关,包括箱体,箱体包括带前后开 口的内腔,箱体的前后开口通过门扇封闭,门扇 一侧边通过铰链与箱体连接,门扇外侧面上部安 装有把手,门扇中部安装有玻璃片,箱体包括依 次连接以形成所述内腔的左箱板、下箱板、右箱 板和上箱板。本工业互联网网关的上箱板内设置 控制盒,配合防护板减小外界对主板的影响。其 他通讯设备可放置在箱体的内腔内,节省空间, 安装在门扇上的玻璃片可实时观察箱体内腔的 情况,便于检修。

  • 2021-06-21
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一种基于工业互联网的仪表仪器设备在线监测装置

本发明提供了一种基于工业互联网的仪表 仪器设备在线监测装置,包括气体浓度分析模 块、处理器模块、第一报警模块、定位模块和无线 通讯模块;气体浓度分析模块用于监测变压器周 围环境的六氟化硫浓度,并发出气体浓度信息; 处理器模块用于接收并分析气体浓度信息,当气 体浓度信息超过预设值时,发送报警信号;第一 报警模块用于接收到报警信号并发出预警信号; 定位模块用于获取变压器的地理位置;无线通讯 模块用于将气体浓度信息、变压器的地理位置和 预警信号发送至外界监控平台;无线通讯模块分 别与气体浓度分析模块和第一报警模块通信连 接。本发明解决对所有的变压器进行同步监测且 具有智能化程度高、监测效率高和检测精度高的 优点。

  • 2021-06-21
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基于工业互联网的数字化制造方法

本发明涉及工业互联网和数字化制造领域, 公开了一种基于工业互联网的数字化制造方法, 其包括:获取订单客户端发送的订单生产请求; 根据对象标识符对订单生产请求进行对象标识 解析,然后根据订单生产请求在仿真环境中进行 生产仿真以获得生产仿真数据;根据生产仿真数 据和产品标准数据生成生产仿真矢量和生产圭 表矢量,并根据生产仿真矢量和生产圭表矢量生 成差量矢量以计算生产仿真合格度,将生产仿真 合格度与生产轨范值进行比较;在生产仿真合格 度小于生产轨范值时,将订单生产请求作为待排 产请求发送至制造排产模块;基于历史排产数据 和待排产请求生成制造排产数据,所述制造排产 数据包括生产排产表、物料排产表和人员排产 表。

  • 2021-06-21
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头豹研究院2021年新材料行业投融资宏观分析短报告

2020年新冠疫情的蔓延对全球带来了剧烈冲击,加速了全球经济格局的重大改变,而中国正迎来百年未有之重大变局。在此之际,中国政府提出重点发展节能环保、新兴信息产业、生物产业、新能源、新能源汽车、高端装备制造业和新材料七大战略新兴产业,从而推动中国经济结构化转型,由粗放式向精致化高质量发展

  • 2021-06-21
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德勤强监管下的银行金融机构关联交易管理体系建设

当前银行业金融机构关联交易管理规范化程度有待提升,特别是中小银行和农商行由于股东结构较为复杂, 内控不完善、公司治理不到位导致中小银行频踩违规“红线”。 关 联交易管理职责不清晰、关联方识别的全面性及准确性欠缺、员工关联交易合规意识薄弱、关联交易判断与识别困难、关联交易管理信息化及数据标准化程度待提升等管理痛点和难点仍较为突出,银行业金融机构关联交易管理的全面性、合规性、有效性亟待加强。

  • 2021-06-21
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基于大数据及图数据库的电力网络数据处理方法和系统

本发明涉及数据库应用技术领域,公开了一种新型的基于大数据及图数据库的电力网络数据处理系统及方法,包括步骤:通过统一的接口接收数据操作服务请求;对数据操作服务请求进行数据路由;根据数据路由的策略,由图数据库、缓存数据库和内存文件系统中的一个或多个执行数据操作,并获得对应的一个或多个执行结果;对一个或多个执行结果进行数据汇聚,获得数据操作服务请求对应的最终结果;通过统--的接口输出最终结果。本发明实施例的技术方案针对电力网络的数据特点及性能要求,通过多种数据处理手段对电力网络进行优化建模,充分利用多种数据处理手段的优势,满足了真实电力网络中的各种不同数据类型的业务需求,从而使系统的整体性能得到极大地提升。

  • 2021-06-20
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监管大数据集群的方法和装置

本公开公开了监管大数据集群的方法和装置。该方法包括:识别属于所述指定大数据集群的节点服务器;在所述指定大数据集群的每个节点服务器上部署代理服务端;获取所述代理服务端收集的所属节点服务器的文件路径和组件配置信息;生成针对所述指定大数据集群的组件管理模型;将所述组件管理模型发送至大数据管理服务器,以使得所述大数据管理服务器基于所述组件管理模型对所述指定大数据集群进行监管。根据本公开,能够自动监管新的大数据集群,大大减少了人工部署操作,也便于通过统一的管理界面兼容监管多个大数据集群。

  • 2021-06-20
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医疗大数据多中心整合平台及方法

本发明公开了医疗大数据多中心整合平台及方法;将各个数据分中心服务器的数据接入到数据中心服务器中,对各个数据分中心服务器的数据进行质量评估,如果质量评估通过,则进入下一步;如果质量评估不通过,则数据中心服务器向数据分中心服务器反馈不通过结论;所述质量评估,包括;数据完整性、数据重复率、数据偏差、数据量大小的评估;数据中心服务器建立并维护标准变量和标准字典,同时,依据标准变量和标准字典对数据预处理;数据标准化处理:变量标准化和数据值标准化;通过相似匹配算法以及人工审核的方式,把数据分中心服务器的数据变量与数据中心服务器的标准变量建立一- -映射关系;对数据中心服务器标准化后的数据进行数据利用。

  • 2021-06-20
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