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物联网的概述

利用电子或光纤传感器、微处理器和数字通讯技术,对设备运行状态、设备健康水平进行状态观测,实现状态可视化。 >采用标准协议,借助快速通讯网络,将状态信息上传至各控制层,在一定的智能控制层,按照最优控制理论和算法,形成控制信息和决策,再回馈到智能设备,完成设备动作。> ?实时进行监控、决策和动作行为,实现电网互动化,实现优化控制和

  • 2021-04-20
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A02邸星星-ApacheF在汽车之家的应用及实践

实时指标ch:App 流l分析、k展大屏、818大屏 ? bRmg:fn播放il、M用日志bR ? 实时数据处理:内容中台、资源池 ? 实时用户eA:实时推d、实时a像、oR

  • 2021-04-20
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物联网技术及其应用

至上个世纪90年代物联网概念出现以来,越来越的人们对其产生兴趣,物联网是在计算机互联网的基础上,利用射频识别、无线数据通信、计算机等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的实物互联网。物联网内每个产品都 有一个唯-的产品电子码, 叫做EPC(Electronic Product Code), 通常EPC码被存入硅芯片做成的电子标签内,附在被标识产品上,被高层的信息处理软件识别、传递、查询,进而在互联网的基础上形成专为供应链企业服务的各种信息 服务,就是物联网。RFID 即射顿识则,是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,作为 条形码的无线版木,RFID 技术具有条形码所不具备很多优点。特别是电子标签与产品电子编码EPC、互联网技术的融合,孕有出被称为下一代互联网的物联网

  • 2021-04-20
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图像数字化处理课件

数字化简单地说,就是 将许多复杂多变的信息转变 为可以度量的数字、数据, 再为这些数据建立起适当的 数字化模型,把他们转变为 -系列的二进制代码,引入 计算机内部,进行统-一处理, 这就是数字化的一个过程.

  • 2021-04-20
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Docker从入门到实践-极客

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发 布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 i Phone 的 App)。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语 言、框架包括系统。 Docker 是个伟大的项目,它彻底释放了虚拟化的威力,极大降低了云计算资源供应的成本,同时让应用的分 发、测试、部署和分发都变得前所未有的高效和轻松!

  • 2021-04-20
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工信部印发指导意见 加快工业大数据产业发展

工业和信息化部近日印发《关于工业大数据发展的指导意见》,明确将促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理,着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。并提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见。

  • 2021-04-20
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网络爬虫的设计与实现(完整版)分解

网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索 引擎使用,它是一 一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快 速发展,人们对搜索引擎的要求也越来越高,而网络爬 虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。 本课题研究的是通用网络爬虫,它是从一 个或若干个初始网页的链接开始进 而得到-一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取 到的网页中抽取新链接放 入到链接队列中,直到爬虫系统满足了停止条件。 该课题主要涉 及到了缓冲池技 术,多线程技术,套接字技术,HTTP和 SSL协议,正则表达式,Linux 网络编程 技术,PHP+Apach的使用等 相关技术

  • 2021-04-20
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网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,随着网络的迅速发展,万维网成 为大量信息的载体, 如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。 搜索 引擎 (Search Engine) ,例如传统的通用搜索引擎 AltaVista ,Yahoo!和 Google 等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问 web的入口和指南。但是, 这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。 为了解决上述问题, 定向抓取相关 网页资源的聚焦爬虫应运而生。 聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序, 它根据既 定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接, 获取所需要的信息。 本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例。

  • 2021-04-20
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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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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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石油化工-不同成品油收率下渣油加工方案与碳排放研究

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