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重构物联网的未来 探索智联万物模式

物联网是新一代信息技术的重要组成部分,IT行业又叫:泛互联,意指物物相连,万物万联。由此,“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。因此,物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络

  • 2021-02-13
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“工业互联网+安全生产”行动计划

“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,提升工业生产本质安全水平。为贯彻落实习近平总书记关于“深入实施工业互联网创新发展战略”“提升应急管理体系和能力现代化”“从根本上消除事故隐患”的重要指示精神,推进《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》深入实施,实现发展规模、速度、质量、结构、效益、安全相统一,制定本行动计划。

  • 2021-02-13
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工业互联网+安全生产

“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,,提升工业生产本质安全水平。工业互联网平台是通过集聚效应,承载海量设备、系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力等工业资源的互联网汇聚共享平台;是向连接海量设备,自身承载工业经验与知识模型,对接工业优化应用,并在企业内部和企业间进行网络化协同优化的工业云平台。利用工业互联网平台,还可以催生制造业众包众创、协同制造、智能服务等一系列互联网新模式新业态。

  • 2021-02-13
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案例 | 2020年餐饮业态数字化实践案例盘点

面向全国零售与餐饮行业智能化管理和数字化运营的专业媒体,报道行业先进理念、成功案例、优秀技术、解决方案,作为专业协会搭建行业供需交流合作平台,推动零售智能化、信息化、数字化事业。2020年,餐饮企业开始更关注食品安全、外卖、新零售、直播带货、私域流量、无人送餐、智能、场景应用等。随着疫情演变,数字化升级始终贯穿在2020年的餐饮业中,为餐饮业注入了前所未有的革新力量。的健康发展。

  • 2021-02-13
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智慧工厂安全解决方案

定位:项目为构建基于云计算、大数据、移动互联网等最新信息技术和移动防爆智能终端技术的、软硬件相结合的智能化安全管理云系统;功能:实现生产状态和安全信息的实时数据采集、远程通讯、事故建模、风险分析、智能推演、预报预警、应急处置辅助决策等功能,为政府安全监管、企业安全生产管理以及事故应急处置服务;适用领域:政府安监部门的安全监管业务、石油化工等高危行业安全管理、一般工贸行业的企业安全管理,市场前景非常广阔。

  • 2021-02-13
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智慧农业物联网系统解决方案

物联网技术的不断发展,越来越多的技术应用到农业生产中。目前,远程监控系统、无线传感器监测等技术日趋成熟,并逐步应用到了智慧农业建设中,主要包括环境、动植物信息检测,温室农业大棚信息检测和标准化生产监控,精农业中的节水灌溉等应用模式。提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。

  • 2021-02-13
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智慧风电解决方案

智慧风电以数字化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台,以数字孪生技术为辅助,以计算资源的弹性配置为保障,以异构计算为核心任务,高效融合计算、存储和网络,通过“人-机-网-物”跨界融合,形成边缘+云端结合的全层次开放架构,实现不同层级的智慧,追求不断提升风电智能化水平目标,完成更加友好、安全、高效、可靠的能源供应。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台的架构设计

工业互联网是面向制造业数字化、网络化和智能化需求,构建基于海量 数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接。弹性供给、高效配置的工业云平台。从工业互联网定义来看,工业互联网平台需要具备四个基本功能。一是需要实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集;二是需要具备并支撑海量工业数据处理的环境;三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,并实现工业知识的沉淀和复用;四是能够提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。因此,工业互联网平台体系架构必须能完全实现着四个功能,即涵盖边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中,边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。

  • 2021-02-12
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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

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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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