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行业工业互联网平台发展的逻辑体系及其应用

文章提出驱动行业工业互联网可持续发展的四大逻辑:价值逻辑、科学逻辑、技术逻辑和商业逻辑。价值逻辑从用户价值创造视角探讨平台的终极愿景;科学逻辑在原理级上探讨平台如何实现向行业用户的价值传递;技术逻辑在科学逻辑指导下,从工程实现视角探讨什么样的技术架构体系才能够持续﹑稳定、可靠地支撑终极愿景;商业逻辑则从平台可持续发展视角探讨建设模式、服务模式,推广模式,治理模式和商业模式如何协调一致,进而实现源源不断的商业价值流。

  • 2021-04-20
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大数据产业发展的新动力

大数据产业发展的新动力,当前,大数据产业已经成为我国数字经济发展的重要引擎。随着国家加大力度支持新基建发展,人工智能、5G、物联网、数据中心等产业有望驶上“高速路”,这对国内大数据产业来说也是一大关键利好。

  • 2021-04-20
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物联网解决方案-石油行业监控解决方案

石油行业钻井、输油管、油罐车监控平台是“物联网”新时代的产物,是集全球卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)以及CIDA/GPRS通信技术于一体的综合平台,主要针对石油行业野外钻探、油罐运输、输油管线等业务需求,实现对运输车辆实时监控,各监控仪表状态参数无线采集,从而实现对石油行业各资源的集中、高效、统一管理。

  • 2021-04-20
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【工业互联网】上海道客:工业大数据在生产设备智能运维领域的应用

为全面落实《推动工业互联网创新升级 实施“工赋上海”三年行动计划(2020-2022年)》,推动新一代信息技术与制造业融合发展,实现工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展,现推出一批本市工业互联网领域的新应用、新平台、新产品,加大典型示范案例推广,助力工业互联网赋能实体经济高质量发展。

  • 2021-04-20
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物联网技术及其应用

至上个世纪90年代物联网概念出现以来,越来越的人们对其产生兴趣,物联网是在计算机互联网的基础上,利用射频识别、无线数据通信、计算机等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的实物互联网。物联网内每个产品都 有一个唯-的产品电子码, 叫做EPC(Electronic Product Code), 通常EPC码被存入硅芯片做成的电子标签内,附在被标识产品上,被高层的信息处理软件识别、传递、查询,进而在互联网的基础上形成专为供应链企业服务的各种信息 服务,就是物联网。RFID 即射顿识则,是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,作为 条形码的无线版木,RFID 技术具有条形码所不具备很多优点。特别是电子标签与产品电子编码EPC、互联网技术的融合,孕有出被称为下一代互联网的物联网

  • 2021-04-20
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数字化教学资源的特征与类型

教育资源定义:什么是教育资源?概括起来讲,各学科教材课本、 新闻媒体及耳闻目睹的一些社会现象、自然环境,学生学习的方法、态 度、能力,教师的教育教学观念、个人修养、师教手段等等,我们都可 以称为对学生实施教育的资源。 教学资源包括教学资料、支持系统、教学环境等组成部分。 通常认为, “数字化教学资源 ”属于信息资源的范畴,是从狭义理解 上的一种特殊的信息资源,是 “经过选取、组织,使之有序化的,适合 学习者发展自身的有用信息的集合

  • 2021-04-20
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工业物联网安全性:如何保护企业免受现代威胁

近年来,制造业已经成为物联网的最积极采用者之一。该技术将数字革命带入了生产车间,使制造商能够提高效率,交付更高质量的产品,并优化资源管理。如今,物联网已成为了这个技术密集型行业的强大差异化竞争因素。 新冠肺炎疫情大流行揭示了工业物联网的另一个关键优势——使制造企业增加抵御危机的能力。在隔离和经济动荡的背景下,物联网的发展对于确保业务运营的连续性和成本效率以及生产现场员工的安全起到了重要作用。

  • 2021-04-20
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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