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《数字孪生及车间实践》:数字孪生五维模型及理论思考

作为实现信息世界与物理世界交互融合的有效手段,数字孪生得到了学术界的广泛关注和研究,并被企业界引入到越来越多的领域进行落地应用,成为了产业变革的强大助力。数字孪生在相关领域的应用过程中,所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导, 导致数字孪生相关领域的落地应用受到了严重阻碍。针对上述问题,笔者团队在《计算机集成制造系统》期刊上发表的“数字孪生五维模型及十大领域应用”文章中提出了数字孪生五维模型,并探索了基于数字孪生五维模型的十大领域应用。本章对前期的数字孪生五维模型做了详细介绍,并对数字孪生应用准则进行说明,最后总结基于数字孪生五维模型的理论难题与科学问题思考

  • 2022-08-23
  • 阅读939

人工智能+智慧城市白皮书

人工智能能力正在成为智慧城市发展的新引擎。巨大的数据量、种类繁多的数据、价值极高的数据是智慧城市的数据特征,也为人工智能提供了丰富的数据资源。智慧城市的建设,先后经历的了信息化、数据化的阶段,目前正向人工智能方向驱动演变。结合顶层设计、解决方案、具体项目等,人工智能将在城市中不断落地,推动相关人才、技术及资金等方面的聚集。

  • 2022-08-23
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人工智能赋能先进制造行业研究报告

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  • 2022-08-23
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司法人工智能的重塑效应及其限度

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  • 2022-08-23
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数据血缘落地实施

数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。 提供一种探查数据关系的手段,用于跟踪数据流经路径。

  • 2022-08-23
  • 阅读668

详解分布式数据库系统

当前存在为各种专门场景设计的数据库系统,在实践中可以依据具体应用的规模、复杂性和功能需求来选择合适的数据库。这与早期信息化解决方案中“用一套Oracle数据库解决所有问题”形成鲜明的对比。数据库有增、查、改、删四大操作,简称CRUD(Create、Read、Update、Delete)操作。不同的数据库技术设计的本质都是对这四种操作的性能进行优化和平衡。

  • 2022-08-23
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2020年中国数据中心行业研究报告

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  • 2022-08-23
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军队特勤疗养中心大数据中台的研究与设计

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  • 2022-08-23
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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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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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