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物联网对国际贸易的推动与变革

随着物联网技术在城市中的应用不断的深入,国际快递怎么转运物流领域逐步成为物联网相关技术最有现实意义的应用领域之一。未来关于物联网的炒作将会持续发酵,物联网项目带来的收益也将可变成现实。

  • 2021-06-28
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_工业互联网标识解析体系安全

联网域名系统(DNS) 工业互联网是工业体系和互联网系统融合发展产物 工业互联网需要构建标识解析体系 工业互联网标识解析体系内涵 建设新型基础设施意义重大 工业互联网标识解析体系总体框架 1.顶级节点 2 二级节点 3 产业生态 思考标识解析安全的三个关注重点 实践标识解析安全的障碍:zooko三角形猜想 A 身份安全 B 数据安全 C 行为安全 “立标准”:研究制定技术标准 “建标识”:建设标识解析体系 “用标识”:拓展标识创新应用 工业互联网产业联盟ALL

  • 2021-06-28
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2018物联网安全分论坛.04.浅谈工业互联网大网安全监测思路.魏战松.恒安嘉新

汇报提纲 工业互联网安全威胁分析 工业亏联网大网安全监测 现网监测数据浅析 下一步工作计划 下一步工作计划

  • 2021-06-28
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.数据驱动的工业互联网自适应防护框架

工业互联网的架构与安全挑战? 常见应对策略与局限 最新趋势 数据驱动的工业互联网自适应防护架构 360在工业互联网的安全实践

  • 2021-06-28
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利用改进的彩色光度立体法实现非刚性体三维数字化

针对非刚性体具有易变形和色彩多样的特点, 而传统的光度立体法不能用于动态多色物体的三维数字化的 问题, 提出一种利用实例球驱动和颜色替换的彩色光度立体法. 对于动态纯色非刚性体, 利用采样球实例驱动的彩 色光度立体法建立亮度与法向量的对应关系, 并通过几何约束实现对其三维数字化; 对于双色花纹物体, 通过区域 分割对不同区域采用对应关系实现三维数字化; 对于多色花纹物体, 通过不同颜色花纹在白光下的反射系数比将彩 色区域替换成与纯色采样球颜色一致时的对应亮度, 以实现对其三维数字化. 仿真和实验结果表明, 该方法简单、采 样快速, 可以实现对非刚性体的三维数字化.

  • 2021-06-28
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砂型数字化柔性挤压近净成形化算法研究

在砂型数字化无模铸造精密成形技术基础上,为实现砂型数字化柔性挤压近净成形创新提出了砂型数字化挤压成形方 法,研究了砂型挤压成形优化算法,建立了砂型挤压头阵列包络体积最大值目标函数 V(α, X, Y)max及其约束条件数学模型, 优化出挤压砂型近净成形的最优角度和位置,使数字化挤压砂型型腔与数字化设计砂型型腔尺寸逼近,实现砂型数字化柔性 挤压近净成形。

  • 2021-06-28
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石油物探数字化转型之路_走向实时数据采集与自动化处理智能化解释时代

数字化转型已经成为当今世界众多行业和企业提升竞争力的战略选择,石油物探行业也应该通过数字化转型迎接长期发 展和短期生存面临的双重压力。简要介绍了数字化转型的内涵与方法,阐述了石油物探数字化转型的目标、内容和特征。石油 物探数字化转型的关键目标特征可概括为:全感知、全联接、全智能、全场景、全流程和平台化。分析了石油物探数字化转型发展 之路应采取的五项关键行动,即构建基于物联网的地球物理数据采集系统;构建地学(石油物探)应用数字基础设施;构建石油物 探数字化技术开发与应用平台;构建数据资源共享与数字化服务生态系统和发展石油物探业务应用无人机与机器人。展望了数 字化转型即将带来的石油物探技术业务流程的变革即实时数据采集与自动化处理智能化解释,以及可能的业务模式变革。分析 了石油物探数字化转型面临的挑战,即转型顶层设计层面的挑战;转型实施保障措施层面的挑战;技术平台系统建设层面的挑 战;核心技术与关键零部件组件自主可控层面的挑战。

  • 2021-06-28
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数字化能力和价值创造能力视角下零售数字化转型机制——新零售的多案例研究

数字化转型是目前零售业面临的主题,数字化正逐步改变企业的资源能力体系和价值创造模式。本文 基于中国4家代表性新零售企业的多案例研究,提出了一个数字化转型机制的解释框架。研究发现,数字化能 力和价值创造能力是企业数字化转型机制的核心:既要重点提高数字化基础设施构建与应用、数字化治理和数 字化陷阱跨越等能力为核心的数字化能力,也要重点拓展基于数字消费者、数字生产要素和数字生态的价值创 造及价值获取能力。本文从两种能力视角丰富了数字化转型研究,增强了理论的解释力;同时,运用多案例将 以往集中于零售业的研究拓展到品牌商和平台,研究全行业、全产业链数字化背景下零售的数字化转型机制。 研究结论有助于零售数字化转型机制的理论创新,对解决零售数字化转型实践中“转型找死、不转型等死”的现 实难题具有启示意义。

  • 2021-06-28
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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霸权委屈还是特权滥用——美国外部失衡的根源及其影响

美国特朗普政府第二任期以美国长期提供美元等全球公共产品导致其外部失衡 加剧和制造业岗位外流为理由,对全球各国实施更为激进的关税及其他经济制裁, 正在撼动战后国际经济秩序的根基。2008年全球金融危机以来,以全球经常项目差额占经济总规模比重衡量的全球失衡状况并未有明显恶化,而美国的对外贸易赤字和净国际负债水平大幅提升,表明美国自身作为国际经济失衡最主要驱动力的事实。究其根源,美国外部失衡的加剧并非美国所宣称的“提供国际公共产品的责任过重”-“特里芬困境”的时代已经不再,而在于美国滥用其在货币金融领域的“过度特权”和推行的新自由主义经济政策,导致其经济过度金融化和国内财政、经济和社会失衡,而缺乏有效的约束机制。展望未来,受该冲突性叙事的张力驱动,国际经济秩序将朝向更为碎片化和多极化的方向演变,而美元为主导的国际货币金。

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