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TW-IoT物联网平台总体方案V1.0

近年来,品牌由扩容式竞争向挤压式竞争转变,如何提升品牌竞争力,正全力推进精益生产,围绕精益生产要素,充分发挥先进技术装备、先进控制系统的作用和效率,在生产制造环节,有效提升精益管理能力,强化成本控制意识,持续降低产品在制过程中的资源消耗与浪费,持续促进公司降本增效提质,提升竞争力。

  • 2021-06-23
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智慧城市教育公共服务数据治理研究

以数据治理推动教育公共服务体系变革、提升教育质量和效率,是智能时代城市建设的重要发展方向。本研究尝试回答了智慧城市教育公共服务数据治理中的三个基本问题:数据治理的核心主体是什么,治理理念是什么,以及数据治理面临哪些问题。研究提出智慧城市教育公共服务数据治理体系的构建涉及人、环境、技术三个主体,进而指出“以人为本”的城市规划与设计、城市智慧学习环境以及基于“块数据”的大数据治理技术是构建智慧城市教育公共服务数据治理体系的基础主体。在城市复杂系统的作用下,本研究确定了智慧城市教育公共服务数据治理理念的内涵与外延:以推动“数字孪生”城市建设为基本方向,聚焦于人类发展层面、需求供给层面、运转机理层面的核心发展问题。最后,研究分析了智慧城市教育公共服务数据治理中的基本问题,包括当前数据层面的问题、数据治理中的干系人、应用场景、数据收集与处理、数据标准与管理、保障机制建设等。

  • 2021-06-23
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边缘计算网关eCube-A产品概述

边缘计算网关eCube-A产品是eCube系列中支持AI计算的一款产品,是面向IoT领域,助力IoT行业实现数字化转型而重磅推出的新一代产品。边缘计算网关eCube-A主打5G+AI特性,拥有强劲的边缘计算能力,分担部署在云端的计算资源,承载边缘侧AI算法的推理与应用,在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务,使5G时代下的数字化物联网更进一步。eCube系列可以广泛应用于各种物联网领域,比如智能电网,智慧城市,智慧楼宇等

  • 2021-06-23
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基于CIM智慧城市的规划

文章对基于CIM智慧城市的规划领域进行研究,指出目前CIM仍停留在BIM和GIS阶段。通过对CIM应用场 景的调研,阐述在基于CIM的智慧城市业态下,如何能够更好的开展“智慧城市”规划,以提升城市规划水平。文章指出,把智能化手段融入到传统城市规划的过程中,应把CIM相关内容(BIM、GIS和IOT)与AI、大数据和云计算等技术相结合,在多场景下对规划方案优选,实现规划精准、要素全面、场景真实的规划效果。还提出CIM不仅应用在智慧城市的规划建筑行业,还覆盖政务服务、城市治理、公共服务、产业经济等多个智慧城市的其他领域,通过基于CIM的智慧城市相关规划手段,可加快智慧城市向前演进的速度。

  • 2021-06-23
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诚达机床管家云平台

设备管理平台采用B/S架构,将设备数据通过设备采集器CYLINK-BOX统一传送到云平台,达到: 1.网页后台管理平台 2.手机监控APP客户端 3.手机监控APP管理端

  • 2021-06-23
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点都 PWS 智慧物管工作系统

点都 BDP 智慧社区全息大数据平台包含面向社区街道及住建局物业政府主管部门的点都 EGS 智慧社区政务系统;面向社区物业公司的点都 PMS 智慧物业工作系统;面向社区居民生活增值服务的点都 COS 智慧社区运营系统以及全面整合社区智能硬件的点都 IOT 智能硬件物联系统等四大产品体系。 未来,点都公司将一如既往的为探索全球智慧社区产业新模式而努力,矢志成为全球智慧社区服务的领航者。

  • 2021-06-23
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能源大数据应用中心功能体系及应用场景设计

能源大数据在推动能源资源按需流动和能源结构优化转型方面具有巨大的潜在应用价值。在调研国家 能源信息系统和能源行业企业大数据平台的基础上,以河南省能源大数据应用中心为范本,明确了能源大数据 应用中心的发展定位,提出了“三大平台、两大体系”的架构设计、安全防护和数据全过程管控方案。针对政府、 企业、公众3类服务对象,梳理了多元化应用分析体系的开发思路和建设蓝图,并以辅助政府决策和便民服务的 场景为例,介绍了能源大数据应用场景的功能设计方案。

  • 2021-06-23
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基于大数据方法的高校图书馆数据画像研究——以天津商业大学为例

随着大数据时代来临,高校图书馆传统的管理和运营模式已不能满足阅读者需求。文章针对高校图书馆对阅读者 喜好了解的缺失,书籍引进、摆放规律不人性化,部分书籍闲置或紧缺等问题,对天津商业大学图书馆阅读者数据进行精准分析, 从多维度建立数据模型,绘制清晰明了的关键词数据画像,并参照该画像内容,对图书馆的资源建设和服务提出合理的建议,为 相关院校提供参考。

  • 2021-06-23
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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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产品介绍

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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