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智能制造与工业互联网技术架构分析

在我国工业制造领域发展过程中,只有更好地利用“互联网+智能制造”技术体系,充分发挥“互联网+智能制造”技术在传感器应用设计、微控制器编程以及控制网络中的应用,并实现其有机结合,通过对互联网和个性制造等技术进行深入研究与具体分析,在“互联网+智能制造”技术架构中才能够更好地实现工业制造技术要求。

  • 2021-07-12
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智慧矿山建设中5G技术的具体应用与发展

为全面提高我国煤矿生产技术水平,推动智慧矿山建设是提高煤炭工业质量必经之路。在煤炭行业智能化程度平均不高,尚处于发展的初级阶段的大环境下,针对井下感知困难、难以实现远程实时控制、智能决策效率低下、原有的Wifi和4G技术无法保证低延时高可靠等问题,第五代移动通信技术的出现为解决以上问题提供了技术依托。结合煤矿井下实际需求,5G技术的成功运用将会为煤炭企业提供井下安防、危险场所作业、虚拟现实和增强现实技术、高精度实时定位、远程控制、井下无人驾驶、协同运维等煤矿井下的切实保障。从5G技术的优势角度出发展望了基于5G技术建设智慧矿山的广阔应用前景。

  • 2021-07-12
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中国公路货运行业智慧安全白皮书

过去十年,在中国居民消费支出增长、数字电商等领域的迅猛发展带动下,我国公路货运行业的规模快速上升。作为最为主要的货物流通方式,截止2019年,我国公路货运量突破416亿吨,货物周转量接近8万亿吨公里,载货汽车保有量超过1300万辆,已发展成为全球第一大市场。

  • 2021-07-12
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国产操作系统生态体系建设现状分析

我国信息技术产品生态体系虽已初步成型,信息技术产品可满足部分关键领域和重要信息系统最基本的应用需求,基本具备替代Wintel体系的能力.但是Windows等主流操作系统已形成较高的生态壁垒,国产操作系统产业生态链发展难度较大,生态碎片化严重等问题亟待解决.从生态建设的角度出发,对国产操作系统生态发展现状和存在的问题进行分析,并结合我国发展实际,提出推进操作系统生态建设的措施建议。

  • 2021-07-12
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驱动企业数字化转型的十大技术趋势

艰难的2020年过去了。疫情使全球经济陷入几乎停滞状态,越来越多的企业在2021年将把IT战略重点聚焦于如何将数据转化为业务智能,如何重构后疫情时代平台化业务“底座”,如何布局“新基建”,打造智能物联生态环境,如何保证IT架构的平滑演进与持续升级,以及如何构建创新驱动新动能。

  • 2021-07-12
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现代智慧农业技术发展5大趋势

对于农业物联网系统而言,如何实现环境的实时在线监测,并将监测数据传输到系统中心,其秘密就在于它所使用的各种传感器。 传感器是将温室环境因子等非电物理量转化为控制系统能够识别的电信号的基础元件,根据物联网系统的不同需求,温室配备的传感器数量和种类也大不相同。

  • 2021-07-09
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华为云&;青软ICT工程教育云使用案例——北京交通大学

华为云&;青软ICT工程教育云使用案例——北京交通大学青岛青软实训教育科技股份有限公司,旗下运营品牌有"QST青软实训"、"RTO锐聘"、"锐聘学院",是中国最具影响力的IT职业教育和人才服务提供商,面向IT领域,根植产业园区,线上线下结合,提供高校人才培养及企业定制人才服务、大学生创业孵化解决方案;以青岛为中心建立长三角基地、大连基地、内蒙基地、北京公司、京津冀基地、珠三角基地以及西部(成都)基地等8大实训基地;并与500余所高校和3000余家企业建立合作关系,拥有200余名线上线下校企名师,累计培训人数超过30000人,在线注册用户超过100000名。目前在中国已有20000多人使用青软实训自主研发出版的教材。

  • 2021-07-09
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基于5G的低空网联无人机体系研究与应用探讨_韩玲

无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶

  • 2021-07-08
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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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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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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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