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基于51单片机的双机串行通信

串行通信是单片机的一个重要应用,本次课程设计就是要利用单片机来完成一个系统,实现爽片单片机床航通信,通信的结果使用数码管进行显示,数码管采用查表方式显示,两个单片机之间采用 RS-232 进行双击通信。在通信过程中,使用通信协议进行通信。

  • 2024-04-15
  • 阅读1430

数字基础设施评估体系研究报告

报告在深入分析数字基础设施建设面临的五大新形势基础上,前瞻研判数字基础设施十大建设方向阶段特征和建设重点,系统构建形成新时代我国数字基础设施评估体系,旨在以评促建,以评促改,更快更好地建设数字基础设施,持续打通经济社会发展的信息“大动脉”,为网络强国、数字中国建设筑牢坚实基础。

  • 2024-04-03
  • 阅读1424

【ThoughtWorks】现代企业架构框架白皮书

本轮以数字化驱动业务创新与重塑,越来越清晰的聚焦于:数字体验、业务平台化、智能化与云三大领域。尽管不同的行业、组织和企业,对上述领域的表述和内涵界定可能会存有差异,或仍有其他特定领域的特征显现,但在我们的观察中,这三大领域,已在跨行业范围内形成了较为广泛的共识。

  • 2021-07-19
  • 阅读1423
  • 下载4
  • 72页
  • pdf

工业大数据背景下企业实现数字化转型的案例研究

随着工业4.0、工业互联网.“中国制造2025"等国家战略的推进,世界各主要经济体争相利用新一代信息技术改造传统制造业拢。尤其是以传感器技术,RFID标签、嵌入式系统技术和微机电系统MEMS(MicroElectro Mechanical System)为代表的核心技术,能够对设备物联数据,生产经营业务数据,外部互联网数据进行自动化采集,存储、分析与可视化,实现了工业化数据与自动化数据的两化融合,融入了更多来自产业链上下游以及跨界的数据2。工业大数据逐渐成为智能工业化高级形态中最核心的生产资源"3,它可以有效地驱动企业内部实现个性化定制,智能化生产,企业与企业之间实现网络化协同,对组织产生颠覆性的影响*。探索如何利用工业大数据促进传统企业实现转型升级关系到国计民生,在第四次工业革命席卷全球的背景下,充分挖掘工业大数据的潜在价值,促进传统企业发展,具有很强的实践价值。

  • 2021-08-02
  • 阅读1422
  • 下载13
  • 10页
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信息安全四要素:诠释信息安全

摘要:本文首先将国内外对信息安全概念的各种理解归纳为两种描述,一种是对信息安全所涉及层面的描述;一种是对信息安全所涉及的安全属性的描述。然后提出了以经纬线的方式将两种描述风格融为一体的方法,即基于层次型描述方式。同时,在传统的实体安全、运行安全、数据安全这三个层面的基础之上,扩充了内容安全层面与信息对抗层面,并将其归类为信息系统、信息、信息利用等三个层次。另外还针对国外流行的信息安全金三角的描述不足,扩充为信息安全四要素,从而完备了对信息安全概念框架的描述。最后,给出了关于信息安全的完整定义。

  • 2023-04-26
  • 阅读1415

数字低空发展建设研究报告

2023 年 6 月 28 日,国务院等相关单位发布《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》,2024 年 1 月 1 日起施行生效。这是我国第一部专门针对无人驾驶航空器制定的行政法规,填补了管理法规空白,依法加强无人驾驶航空器飞行及相关活动的安全监管,有效化解和防范风险,促进低空产业持续健康发展。

  • 2024-05-24
  • 阅读1408
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  • 49页
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基于DCS的温度控制系统的设计及应用

温度是工业生产中常见的工艺参数之一,任何物理变化和化学反应过程都与温度密切相关。在科学研究和生产实践的诸多领域中,温度控制占有着极为重要的地位,特别是在冶金、化工、建材、食品、机械、石油等工业中,具有举足轻重的作用。对于不同生产情况和工艺要求下的温度控制,所采用的加热方式,燃料,控制方案也有所不同。 DCS 具有通用性强、系统组态灵活、控制功能完善、数据处理方便、显示操作集中、人机界面友好、安装简单规范、调试方便、运行安全可靠的特点。它能够适应工业生产过程的各种需要,进一步提高生产自动化水平和管理水平提高劳动生产率,保证生产安全。本文介绍了DCS 的组态、下装及控制原理,完成了 DCS 温度定值控制系统的设计,通过操作员站、DCS 分布式过程控制系统、THJ-3型高级过程控制对象系统实验装置,对温度进行定值控制,并对结果进行了讨论和总结。这次设计可以使我了解 DCS的控制原理和使用方法,为以后的学习和工作奠定基础。

  • 2024-03-20
  • 阅读1405

2021全球AIoT开发者生态白皮书

世界正变得越来越数字化,让我们经济各个方面都受到了影响。全球疫情深刻地影响了社会,并促使我们构建新常态。随着企业都在寻找确保业务持续增长的解决方案,万物数字化的程度正在加速。加速数字化为一些企业带来了新的增长机遇,也为那些无法调整和适应的企业带来了挑战。

  • 2021-06-30
  • 阅读1404
  • 下载8
  • 135页
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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