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华为数字油田存储解决方案

当前的油气田运营对于可视化生产、有效协同工作和科学敏捷决策有明显需求,华为的数字油田解决方案通过联合合作伙伴,将油田现场数据采集、安全监控视频和工作协同语音等,通过微波、eLTE/5G等应用进行承载,同时构建全连接全面协同无感体验的智慧园区,将人工智能应用于安防监控,实现生产可视化,站点无人化,优化流程,提升决策和协同效率,提高HSE管理水平。

  • 2021-04-29
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安全大棋局._独立与统一

网络安全产品覆盖的领域独立且分散:数据 权限 身份 网络 终端 情报 攻击 密码 业务 云 邮件 隐私 … 统一平台化解决安全问题,小厂做精细分领域,大厂平台建立生态。 乙方提供产品解决单一问题,甲方需要全局视角,顶层设计防御体系

  • 2021-04-29
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下一代数据资产保护架构分享.EISS2019

? 结构化数据的识别技术:关键字、正则表达式、数据字典、指纹库 ? 非结构化数据的识别技术:指纹库、标签 ? 非结构化数据不适合使用关键字、正则表达式、数据字典的关键原因在于误报率太高,无法进行精确的阻断。另外要求IT基于对业务数据了解的前提下定制策略,而实际情况几乎是不可能的。

  • 2021-04-29
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油条智能识别分拣解决方案

油条已有近千年历史,是中国著名的传统小吃。但是,目前油条的制作主要还停留在半人工半机械的加工模式,既存在安全问题,又不是随时可以吃到的小吃。油条相比与其他面食,制作过程相对复杂,且受气温影响较大。而且,油条面坯制作成型大都采用手工制作,存在面坯形状不均匀、重量差异大及制作速度慢的问题,严重影响了油条产品的工业化生产。 随着社会快速发展,人们生活节奏的加快,肯德基、必胜客、德克士、真功夫、永和大王等知名餐饮企业成为人们的首选。在需求发展的大形势下千味央厨、思念等大型速冻食品生产企业占尽先机,凭借其独立的运营机制和优秀的商业模式迅速发展壮大。作为深耕多年的食品行业,不断提升的产品质量,是公司发展的重要因素。60g油条存在尺寸与外观缺陷,目前只是通过人工目检的方式进行筛查,目前产线的产能为800根/min,如果要满足这么大的产能就需要招聘大量的人力,这对企业来说也具有一定的负担,需要引入视觉检测方案对产线进行升级。

  • 2021-04-28
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食品包装袋缺陷检测解决方案

国内食品包装在线检测仍采用人工目测法,主观的目测法是将工业制品成品或半成品与标准产品直接或借助反射光源等辅助工具进行人为的对比,主观评价产品的好坏,该方法虽然灵活,但容易受操作人员的经验和心理等因素影响,存在效率低、精度低、稳定性差等缺点。同时我们也对现有基于图像识别技术的工业制品表面缺陷识别算法进行总结,并参考其他类似产品缺陷检测的经验,得出的结论是现有的工业制品表面缺陷检测算法在实际使用中存在较大的问题,在误判、漏判以及识别速度上都不能满足当前业务要求。现有的工业制品缺陷检测算法主要集中在图像处理、人工特征比对、浅层机器学习等技术方向,对于机器视觉方面仅有一些初步研究,很多是在实验室环境下进行,具有很大局限性,并没有充分考虑生产中的复杂环境。 食品包装缺陷智能在线检测系统是金惠利用公司多年在视觉算法技术方面积累,创新性的将人工智能技术应用到机器视觉领域,打造的面向智能工厂、智能车间工业制品高精度、智能化的在线表面缺陷检测方案。

  • 2021-04-28
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西门子:推动企业数字化转型

数字化转型的三条价值链:西门子认为对于管理运营和数字化都需要评估其在三条价值链.上的表现,即产品生命周期价值链、资产运营价值链、业务履约价值链。评价企业数字化转型状况需要同时考量其管理运营和数字化水平。

  • 2021-04-28
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联科高性能计算平台chess管理平台

联科高性能计算管理平台CHESS与华为技术有限公司的TaiShan200之间互操作、互联互通的兼容性测试终于尘埃落定。CHESS技术支持人员与华为TaiShan产品线测试团队紧密配合,经过近四个月的调测,顺利完成了此次测试,获得了华为TaiShan领域授予的COMPATIBLE认证证书!

  • 2021-04-28
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云工作负载安全平台助力央企安全上云V2.脱敏精简

云工作负载安全平台(Cloud Workload Protection Platforms)是Gartner提出的一种云上安全的技术解决方案,是一种专门针对云工作负载的方案,和在网络边界上部署安全产品的传统方案不一样的是,云工作负载安全平台部署在操作系统层,因此可以横跨物理机、公有云、私有云、混合云等多种数据中心环境,部署方式更加灵活、防护层面更加丰富,可以实现高效维护云端工作负载安全的目标

  • 2021-04-28
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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智慧校园音频应用方案

教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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