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数字化驱动的制造企业商业模式创新研究综述

数字化驱动的制造企业商业模式创新研究综述

  • 2021-06-25
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物联网中一种抗大规模天线阵列窃听者的噪声注入方案

物联网中无线传输的安全难题是制约其发展的重要瓶颈,物联网终端受限的计算能力与硬件配置以及配 备大规模天线阵列的窃听者给物理层安全技术带来了新的挑战。针对该问题,该文提出一种可对抗大规模天线阵 列窃听者的轻量级噪声注入策略。首先,对所提出的噪声注入策略进行介绍,并分析了该策略的安全性;然后, 基于该策略得到了系统吞吐量的闭式表达式,并对时隙分配系数和功率分配系数进行优化设计。理论和仿真结果 表明,通过对物联网系统参数进行设计,所提出的噪声注入策略能够实现私密信息的安全传输。

  • 2021-06-25
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基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

为了促进江苏省智能农业的发展,该文开发了一种基于物联网 Android 平台的水产养殖远程监控系统, 实现了对多传感器节点的信息(pH 值、温度、水位、溶解氧等环境参数)远程采集和数据存储功能,实现了对多 控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据, 将数据从数据库中导出到用户的 SD 卡上,以 TXT 格式存储,系统多手机用户客户端可以共享一台服务器,具有 很高的性价比。系统采用 CC2430 作为底层管理芯片,控制部分采用模糊 PID 控制算法,系统通过在江苏省溧阳 长荡湖实验基地系统的实际调试,各项指标均达到要求,温度测量精度达到 0.5℃,pH 值测量精度达到 0.3,溶解 氧的控制精度在±0.3 mg/L 以内,水位波动控制在平均±1 cm 左右,能够满足水产养殖的需要。

  • 2021-06-25
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英国《数字化经济战略(2015-2018)》述评及启示

英国《数字化经济战略(2015-2018)》述评及启示

  • 2021-06-25
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电力物联网云主站计算负荷模型与资源优化配置

随着电力物联网建设不断发展,运行分析、电能交易、用户能效管理、电源管理等业务应用呈现指数级 增长,给传统主站系统带来巨大的计算处理压力。为了解决上述问题,针对新一代“云主站”架构,建立了电 力物联网的计算负荷模型,并基于此提出了云资源配置方法。从“云主站”内计算负荷动态变化的根源着手, 利用马尔科夫链刻画电网运行状态的变化规律;根据业务处理流程规范,建立状态关联的计算负荷模型,包 括计算负荷描述模型及状态-事件-应用关联模型,并将其建立为经验知识库,用于分析不同时段各类业务的 计算负荷特征;基于上述计算负荷模型,以平均响应延时最短、“云主站”能耗最小为目标,建立云资源优化配 置双目标优化模型,通过逼近理想解排序法从帕累托前沿解集中获得综合最优解。以改进的 IEEE 33节点 电网为例,仿真结果验证了所提方法能有效分析不同应用计算负荷的变化特征,进而合理配置云资源。

  • 2021-06-24
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基于物联网技术的烟叶精益物流管理探索与实践——以重庆市为例

为通过精益管理实现降本增效,按照“购销有记录、信息可查询、流向可跟踪、责任可追究、产品可召回、质量有保 障”的物流管控信息化建设要求,重庆市烟草公司从优化业务流程、丰富质量数据采集手段及完善物流追踪三方面着手,探索建 立了一套烟叶精益物流管理体系,在规范烟叶收购秩序、提高作业效率、减工降本方面成效显著。该体系的建立为实现全面精益 烟叶生产奠定了基础。

  • 2021-06-24
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政府部门数据治理_一个亟需回应的基本问题

3前,我国政府数据资源管理及利用,已成为学术界研究的热点,但对政府部门的数据研究,并未引 起足够的重视。政府部门受其自身业务特点和管理职责所限,其数据资源管理和利用,有别于一级 政府。本文在对相关部门数据资源管理现状调研的基础上,从治理体系和治理能力现代化的视角 出发,就我国政府部门的数据协同、数据汇集、数据治理形态、承载平台、数据利用和外部流动等基 础问题,进行了初步研究,得出了一些基本结论,以期为全面推进我国政府部门数据治理体系建设 提供基础性的研究思路。

  • 2021-06-24
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输变电设备物联网通信网络结构及拓扑分析

为了满足输变电设备物联网复杂信息流传输需求,提出了一种信息通信网络结构。信息结构上采用IEC 61850分布式结构,实现主备倒换;在通信网络中,采用2级分层网络结构分别实现接入控制和流量控制。设计 输变电设备网络拓扑结构,采用有线、无线异构网络方案来提升网络系统可靠性并为资产巡检提供业务通道。结 果表明:选择异构冗余的双星型网络作为汇聚层的组网方案,可支持由15个智能传感器与34"主智能电子设备(roD) 构成的变电站监测网络;该组网支持主lED设备之间的主备倒换且倒换时间<18 S。因此,以1EC 61850为基础分 层的双网异构网络结构可满足全景信息等应用要求。

  • 2021-06-24
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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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