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智慧城市运行大数据平台项目建设方案

建立统一的城市运行基础数据中心。整合现有城投集团公司下辖的城市供气、供热、供水、地铁、公交、出租、市政建设、征地撤迁、土地储备、交通燃气、停车管理等业务信息资源,构建一个安全、可靠、稳定、高效的城市运行管理基础数据中心,实现全市城市运行管理信息资源的存储、备份、汇总、分析和利用。

  • 2021-06-18
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南京物联传感技术:物联传感智能家居解决方案

南京物联传感技术有限公司(WULIAN)是专业的物联网设备和解决方案提供商,智能家居泛生态系统提供商,国家高新技术企业,致力于物联网智能家居技术创新和应用。公司在南京、深圳设有研发中心,研发人员占比55%,已获国家/国际发明专利共88项,实用新专利80项。已构建覆盖从传感器、控制器到云计算、雾计算、雨计算等各种应用的智能家居产品生态体系,自主研发产品超过200款,生态合作产品超过2000余款。

  • 2021-06-18
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智慧城市云服务网络管理系统

本系统主要实现云服务器的网络控制管理。目前云服务的网络越来越多。本系统的效果是管理云服务的网络终端。用户开通云服务系统后,在此平台中可对远程的服务系统进行控制管理。比如对硬盘的管理、对各类定制功能的管理等等。通过本系统的实施可方便对云服务的系统功能设置管理。

  • 2021-06-18
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面向工业互联网平台组件的兼容性测试方法及系统

本发明公开了一种面向工业互联网平台组件的兼容性测试方法及系统。面向工业互联网平台组件的兼容性测试方法,包括:根据被测组件与工业互联网平台运行环境的交互情况,配置测试环境;基于被测组件的配置文件和适应性指标,构建静态模型;基于被测组件的需求文档、设计文档和开发文档,采用API窗口树的建模方法,构建动态模型;在测试环境中安装被测组件,并判断被测组件是否被正确安装,若是,对被测组件进行建模测试,否则,输出不能正确安装的结果;对被测组件进行建模测试,包括:利用静态模型对被测组件进行向下兼容测试;利用动态模型对被测组件进行交错兼容测试。采用本发明,可以减少测试过程中的人工参与、提高测试效率、降低测试成本。

  • 2021-06-18
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基于工业互联网现场层总线架构实时传输方法及装置

本发明涉及基于工业通信领域,尤其涉及基于工业互联网现场层宽带总线架构实时传输方法及装置,基于工业互联网现场层宽带总线架构,包括:总线控制器、至少一个总线终端和两线制总线,总线控制器与总线终端通过两线制总线连接构成一个网络,并且总线控制器与任一总线终端之间、以及各总线终端之间基于OFDM技术进行通信,其中,各总线终端占用的子载波之间互不干扰,该方法为,总线控制器接收总线终端基于预分配的固定速率业务资源块发送的固定速率业务;在可变速率业务资源块中,为总线终端可变速率业务动态实时分配资源块,这样,将OFDM技术引用到工业现场总线,将数据业务和信道资源进行划分,实现数据传输的可靠性、高速和实时性。

  • 2021-06-18
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物联网环境影响评价报告公示:称重物联网研发及配套传感器仪表品环评报告.pdf

称重物联网研发及配套传感器仪表主要研制和生产各类物理量传感器、称重仪表、电子称重系统、工业物联网系统成套设备、公磅一体机等,并提供不停车检测系统、建筑机械物联网(含干粉砂浆)、港机及海洋工程装备物联网、起重机械物联网等工业物联网系统、项目、产品及解决方案,同时提供专业的称重物联网解决方案、物联网软件定制等。公司下游客户广泛分布于我国国民经济的各个领域,如工商业衡器、公路计费、冶金、港口设备、化工、建筑机械、工程机械、物流设备等众多行业,因此市场整体需求与我国国民经济增长相关性较高,目前预计行业增长率为每年7%左右。而在国际市场方面,行业受益于发展中国家及新兴经济体的发展,及其工业产业链完善升级、智能化、自动化需求的逐步增加,全球市场需求增长势头十分明显。值的一提的是,相比于国际竞争对手,我国生产企业在产品性价比、服务响应速度、产品定制化程度方面具有明显优势,这使得国际市场采购需求不断向中国转移,从而对我国行业龙头形成了强利好。

  • 2021-06-18
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基于PostgreSQL的时空格网在智慧城市的应用

地理格网是一种统一、简单的地理空间划分和定位参照系统,依据统一规则,将地面区域按照一定经纬度或地面距离进行连续分割,并将空间不确定性控制在一定范围内,形成规则多边形,每个多边形均称为格网单元,从而构成分级、分层次的多级格网体系,实现地面空间离散化,并赋予统一编码。

  • 2021-06-18
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建筑行业移动互联网解决方案

贵阳的“货车帮”在200万注册货车司机与50万认证货主间建立平台,有效提升物流效率,2015年就帮助货车司机节省了500多亿元的燃油成本,还延伸到保险、仓储、维修、汽配和供应链金融等服务;重庆“猪八戒网”在设计者与500万中小微企业间搭桥,实现设计资源的分享。

  • 2021-06-17
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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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