随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
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物联网中数据安全高效共享控制机制研究情况
物联网数据处理若干关键问题研究，物联网技术革新
一种面向工业互联网的生产资源池构建方法。
随着社会经济的发展，客户对机电产品的需求逐渐呈现快速变化、多样化、 定制化的发展趋势。同时，企业也在逐渐采用新的设计方法和智能制造手段，提 高自身的设计研发效率，以更好的满足日益变换的市场需求。因此，研究机电产 品的模块化设计方法，研究智能的计算机辅助设计和模块化设计系统开发，具有 重要的意义。
推动工业由加工制造向智能制造的转型升级是未来工业的发展趋势之一，作为智能制造的典型应用，智能化装配和运动过程监控要求实现对多个目标点的同步、实时测量。现有的坐标测量方法，如：激光跟踪全站式测量、光电扫描网络式测量、立体视觉测量，在对运动物体进行测量时，分别面临着单目标、非同步测量、测量频率低的局限性。所以必须探索一种高性能动态坐标测量新方法，以满足不断发展的工业需求。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型，IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型，IoT 边缘计算 Al云计算助力制造企业车间智能化转型
以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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