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以工业互联网为关键抓手推动制造业产业链现代化

面对新一轮科技革命与产业变革带来的全球产业链格局加速调整的外部形势,以及我国制造业转型升级、高质量发展的迫切需求,亟需以工业互联网为关键抓手,支撑构建全面互联、数据互通的制造体系,推动制造业产业链重构和裂变。未来一段时期,应努力提升工业互联网供给能力、加速市场应用推 广,充分发挥其在“补短板、强弱项、促新兴”中的作用,以加速制造业产业链现代化进程,促进我国在全球 产业链位置稳步提升。

  • 2021-04-26
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基于_互联网+_的煤矿水文监测预警系统设计及应用

针对现有煤矿水文监测系统远程监控能力差、不能随时随地查看实时数据、损坏后维护周期长、不能根据煤矿的具体情况进行定制设计和构建、不能进行分类预警等问题,基于“互联网+”的远程互联优势开发了具有远程诊断和预警的煤矿水文监测系统。系统实现了钻孔水压、管道流量、矿井水质等水文参数的井地一体化监测,监测数据的本地和互联网数据中心双备份,数据的电脑端、手机端随时随地查看,地面降雨量、矿井涌水量、含水层水位、老孔水位、水仓水位、总管道流量、壁前涌水量 7 种主要监测参数的定制化预警功能以及水文监测设备的远程故障排查和远程维护。现场实验表明,能够根据煤矿的具体情况进行定制化监测预警,远程维护功能能够让工作人员较快地发现系统运行中的问题并及时解决,可靠性较高。

  • 2021-04-26
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IT服务外包项目工期与费用控制的_多属性英氏逆拍卖机制

工期和费用是影响 IT 服务外包项目成败的两个重要因素,且两者之间呈负相关的关系。 在 IT 服务外包 项目执行前,发包方与接包方需要就项目的工期和费用达成一致。 通常,发包方并不完全了解外包项目的市场行 情,在这种情况下,就需要一种有效的方式使发包方和接包方之间就工期和费用达成一致。 本文设计了改进的英氏 逆拍卖机制,针对一对多的情况设计了新的拍卖协议;针对工期和费用的多属性情况,引入多属性效用理论解决,设 计了相应的效用增加函数。 最后通过一个算例来演示所设计的拍卖机制对解决此类决策问题的作用。 得出一些结 论:所设计机制能够以拍卖方式描述费用和工期管理流程;找到了发包方和接包方的最佳增量效用,并且建议的拍 卖协议是发包方和接包方获得双赢结果的机制;从不同大小的案例中可以得到完全一致的结果,这表明设计的拍卖 机制的有效性和效用增加函数对协商结果的有效性。

  • 2021-04-26
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《工业互联网案例汇编——工业APP应用案例》-工业互联网产业联盟11

《工业互联网案例汇编——工业APP应用案例》-工业互联网产业联盟

  • 2021-04-26
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全同态加密研究动态及其应用概述

随着互联网的发展,尤其是云计算概念的诞生,人们在加密数据搜索与处理等方面的需求日益增加,使得全同态加密变得愈加重要.全同态加密的思想是20世纪70年代Rivest等人首次提出的,如何构造满足全同态性质的体制一直是困扰密码学家的难题,直到2009年Gentry基于理想格提出了第1个全同态加密体制使得该方面的研究取得突破性进展.随后许多密码学家在全同态加密方案的研究上作出了有意义的工作,促进了全同态加密向实用化的发展.对全同态加密的研究动态进行了概要的介绍,包括Gentry提出的第1个全同态加密方案及其优化;基于整数的全同态加密方案;基于LWE问题的全同态加密方案等.随后探讨了全同态加密的一般性应用框架,并以云计算、电子投票、数字水印3个应用为例,介绍了全同态加密的重要应用价值

  • 2021-04-26
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移动医护信息系统建设方案

临床移动信息系统(简称CMIS系统)的核心思想就是基于医院现有的HIS基础信息平台,通过无线局域网络或者是有线同步工具,以及移动数字设备(例如:掌上电脑PDA、移动推车、平板电脑、MCA等移动设备),实现在院临床一线医护人员实现随时随地进行病人相关信息的浏览,查询,采集和传输。

  • 2021-04-26
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政务信息系统建设方案

临床移动信息系统(简称CMIS系统)的核心思想就是基于医院现有的HIS基础信息平台,通过无线局域网络或者是有线同步工具,以及移动数字设备(例如:掌上电脑PDA、移动推车、平板电脑、MCA等移动设备),实现在院临床一线医护人员实现随时随地进行病人相关信息的浏览,查询,采集和传输。

  • 2021-04-26
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重症监护信息系统介绍

实现重症监护全流程无纸化运行,让医护人员将尽可能多的精力投注于患者,提高工作效率。软硬件的充分契合与互动,使数据记录过程精度更高;数据统计结果精度更高;横纵向的比较可促进工作质量的提升。系统操作流程完全遵照临床业务流程,院领导、科室主任等可通过系统进行监督、查询统计, 规范临床科室的管理。

  • 2021-04-26
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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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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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