加快工业互联网与区块链深度融合,有利于实体经济“降成本”“提效率”,构建“诚信产业环境”,推动我国经济体系实现技术变革、组织变革和效率变革,更好地促进制造业高质量发展。
家电行业具有技术更新速度快、产品研发周期短、产品同质化程度高等特征,面临市场趋于饱和、生产智能化水平低、供应链协同难度大等痛点,海尔等家电企业正以个性化定制和供应链整合为切入点,加速向生产方式柔性化、经营管理平台化、产品服务生态化的数字化转型。研究工业互联网平台如何在家电行业落地,对探索传统行业数字化转型具有重要意义
互联网的发展使得传统的线下消费模式变为线上网络消费，进而带动了物流产业的飞速发展，为了确保 物流的高效与稳定，需要借助工业互联网技术来提升物流的数字化管理
工业互联网是推动经济发展和社会进步的巨大力量，然而随之而来的网络安全威胁和挑战也日益严峻复杂。本文分析了工业互联网安全现状，并针对工业互联网面临的安全风险，提出了促进工业互联网安全发展的有效建议。
本文简述了浙江鑫兰纺织有限公司纺织工业互联网平台的建设背景，结合工业互联网产业联盟发布的《工业互联网标准休系（版本2.0）》，设计了纺织工业互联网平台整体架构，然后重点对工业互联网平台创建智慧营销、数字化工厂、智慧研发、智慧品管、智慧环境能源、车间大屏、工业App的应用进行了探索，工业互联网平台的建设达到了产业链协同、提质增效的目标
信息化技术不断发展，广泛地应用在各行各业中。电力企业离不开信息化技术的支持，智慧电厂的建设对于电力企业的发展来说意义重大。对此，本文主要对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术和其在实际当中的应用进行分析和探讨。
智慧城市背景下，积极引入现代化信息技术建立时空大数据平台，有利于突破时空限制，实现数据信息资源大范围传输和共享。在此背景下，城市建设数据信息总量急剧增长，数据类型逐渐多样化，响应时间对档案管理工作提出了更高层次的要求。迎合时代发展趋势，积极推动自然资源档案管理系统升级和改造，提升系统功能，在丰富自然资源档案数据量的同时进行一体化管理，便于更好地满足档案资料使用和管理需要。
文章从我国中医药产业的信息化发展现状出发，充分分析我国中医药产业信息化升级的需求，提出中药产业大数据平台总体架构，并分析了各模块的功能及构件，以期为我国中医药产业大数据平台建设提供指导思路
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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
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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