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新型智慧城市解决方案

新型智慧城市是城市信息化创新发展的高级阶段,综合利用物联网、云计算、5G、移动服务、信息融合等技术,通过实时感知检测与智能控制掌握城市运行状态信息,通过信息融合实现政府、企业、个人、基础设施等之间的高度协调运行,为社会发展、城市管理和人民生活创造和谐高效环境。

  • 2021-06-28
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智能制造关键领域及其热点研究

当前全球制造业正在处于一个转型升级并快速发展的阶段,我国需要紧抓智 能制造所带来的发展机遇以实现在工业领域对传统制造强国的弯道超车。总体而 言智能制造在全球范围仍处于概念和实验阶段,本文研究的目的旨在通过对宏观 和微观各方视角的解读与分析,界定智能制造的核心关键领域,并对其研究趋势 与技术热点进行分析。本文首先通过对美国、德国、中国制造业发展战略的剖析, 得到国家战略视角下的智能制造内涵,并通过以智能制造为关键词的专利分类号 分析,得到企业视角下的智能制造技术范围,然后综合两种视角界定了当前智能 制造内涵下的关键焦点领域:智能传感与控制、智能检测与测量、工业大数据三 个方面。

  • 2021-06-28
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智能制造背景下企业工匠精神对创新绩效的影响研究——知识共享的中介作用

随着互联网与物联网的发展、3D 打印与个性化定制等技术的不断涌现,中国 逐步进入了智能数字化领军的时代,在智能制造的引领下,中国企业亟需通过智 能化、数字化加速业务转型,实现新旧动能转换,提高企业创新绩效。尤其是制 造型企业,在智能制造背景下企业应该弘扬与传承企业工匠精神,获得企业核心 竞争力。但仅靠传承企业工匠精神是不够的,在企业内外部以及跨组织间,有着 丰富的知识和资源,能否有效及时地共享所需要的知识和资源,对企业创新至关 重要。而要想提高企业创新绩效,必须建立自身的知识共享体系,源源不断的吸 收知识。同时,对于制造型企业来说,本身就存在着以知识为承载的企业工匠精 神。企业要想建立完善的知识共享体系,就必须探索并传承企业工匠精神,将员 工的智慧成果转化为企业前进的动力,促成知识共享行为的发生,进而提高企业 创新绩效。

  • 2021-06-28
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基于语义本体的物联网存储及物联网事件触发机制的研究

本文从形式与内容相适应的角度出发,从语义本体的角度看待物联网的数据 存储与事件触发问题。在数据储存方面,将解析数据的抽象概念模型与承载具体 信息的数据实例分开,本文提出了一个基于本体概念模型和 NoSQL 技术的物联网 数据存储模型,并通过某变电站的数据对数据模型的存储进行了说明。在事件触 发方面,首先,将语义本体的思想与控制论相结合,分析了物联网的概念,对“事 件”的内涵作了新的界定;然后,以此为基础,从软件思维的角度提出了一种事件 触发机制,以应对物联网对事件触发以及处理的灵活配置的需要; 本文根据本文提出的事件触发机制模型,使用本体建模软件构建一个本体知 识库,并利用 VS2010 开发了一个物联网模拟系统,模拟系统模拟了物联网设备状 态维持、任务执行、事件触发方面的功能。模拟系统表明,基于语义本体与控制 论思想的物联网事件触发机制可以很好的满足物联网事件触发的需要。

  • 2021-06-26
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2020年数据中心建设与方案经验交流v2版

数据中心建设涉及多个关键系统,是一个综合性的复杂项目,为使有关作业有效进行,最好组成计划项目小组(见左表)为整体集成项目进行评估和建造。

  • 2021-06-25
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亨通光导光纤预制棒智能制造体系构建和实施研究

近年来,江苏亨通光导新材料有限公司(以下简称“亨通光导”)在亨 通集团建设智能化工厂蓝图的指引下,在光纤预制棒智能制造体系建设方面 进行了积极探索和实践。主要从设备智能化、生产方式智能化和管理智能化 三个维度进行建设,取得了一定的成果。但是由于缺少可借鉴的案例,加上 本身经验不足等原因,目前的智能制造体系还存在一系列的问题。因此,本 文针对智能制造体系建设现状和存在问题展开了深入的研究。

  • 2021-06-25
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智能制造商业模式研究——以海尔为例

科技的进步加剧了制造业的变革,随着信息技术、新一代机器人、传感器等在制造业中的大规模应用,智能制造孕育而生。智能制造代表了制造业未来的发展方向,它将改变制造业的传统模式,促使制造业企业转型升级。此外,市场也在社会发展中发生着变化,用户需求变的更加多元,体现着每个消费者的个性。用户需求定制化的趋势愈发的明显,为制造业提出新的课题。科技和市场的变化会带动商业模式的创新,智能制造尚处在起步阶段,需要建立与之相匹配的商业模式以促使它健康快速的发展。

  • 2021-06-25
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大数据治理体系

本规范的制订是为了更好地实现中国移动企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理,为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑,―加强省大数据平台上数据的管控力度,增强数据治理子系统自身管理能力。

  • 2021-06-24
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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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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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