城市作为能源消费的主体，聚集了全球50%以上的人口，消耗了80%的一次能源，产生了75%的碳排放。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出，中国能源领域将迎来一次根本性变革。城市能源系统的智慧低碳转型对于中国实现温室气体减排目标，促进经济绿色、高效发展具有重要意义。近年来，在城市能源系统评估分析、优化运行、规划设计、应用实例等领域涌现出大量优秀成果，为加快全球能源互联网建设，推动清洁可再生能源利用提供了理论和技术支撑。
在工业物联网时代，“互联网+”技术的引进有助于从系统工程层面提升集中供热系统的生产、运行、管理和服务水平。为集中供热领域提出一套“互联网+”智能供热系统，将集中供热物理系统和信息系统深度融合，形成“数字孪生”新型应用模式。以“热源—热网—热力站—用户热力输送”为主线，采用B/S架构，形成由数据感知层、数据采集层、数据访问层、业务逻辑层、表示层与终端访问层组成的智能供热系统。在某源网一体基层热电企业实现了“互联网+”智能供热平台示范建设应用，建设了全网水力平衡分析、源网一体化协同调度、能耗统计与分析、经营收费管理、客户服务管理等子系统模块，在供热指标能耗降低、经营成本节约、工作效率提高和服务质量提升方面取得了显著成效。
针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题，文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统（Active Learning-based Intrusion Detection System，ALIDS）。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中，将主动学习查询策略与 LightGBM 结合，解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征，通过最近邻方法对缺失数据进行填补 ；再通过不确定性采样，选择最有价值的训练样本交由人工专家标注 ；然后将已标注样本加入训练集，同时使用贝叶斯优化对 LightGBM 模型进行超参数优化 ；最后在数据集上进行二分类和多分类实验，验证了 ALIDS 对入侵检测的有效性。
用互联网思维来做工业，把研发、设计、生产、仓储、市场的整链拆解成若干个闭合的小链，每个小链都可单独外包。这种思路，就像乐高一样，每个零件都可拆取，拼装回去就是一个成品。孙伟杰将这种模式称之为“链条式可截断式服务”，本质上是智力和资源的共享。
作为全球制浆造纸装备和技术的领军者，维美德一直致力于推进信息技术、自动化技术、工业互联网以及智能化与造纸工业的深度融合。2020年，新冠肺炎疫情的爆发对各行各业的发展造成了巨大而深远的影响，维美德却为何能够化危为机实现逆势增长，是否与工业互联网技术的前瞻布局有关？面对复杂的国际形势及行业变化，维美德在全球尤其是中国的发展战略是否有所调整……，带着备受行业关注的诸多问题，本刊记者采访了维美德中国区总裁朱向东，并请他分享了疫情期间维美德如何通过工业互联网技术促进业务发展，以及在创新研发方面取得的丰硕成果。
5G行业融合已经进入到关键探索期，5G网络切片在各行业落地应用和规模推广是重要突破口。在未来工厂中，数字虚拟化技术和物理实体相融合、ICT技术与现代制造业相融合，将不断提高工业生产的灵活性、可追溯性、多功能性及生产效率，为制造业开辟新的商业模式。本文通过“5G网络切片+工业互联网”的落地方案，结合5G网络切片的创新实践，夯实验证设想，驱动5G网络切片技术的落地实施。
随着工业产业互联网的不断发展，企业数字化转型出现新的需求，对企业研发、设计、生产、销售服务等信息的互联互通提出更高的要求，工业与5G、云计算、大数据、人工智能、虚拟增强现实等技术的深度融合，成为企业数字化转型的关键基础设施，成为打造面向未来的智慧互联的工业生产体系。本文主要通过对5G+边缘计算的组网平台部署进行深入分析，为今后运营商应对类似业务需求提供解决方案。
在厘清相关概念的基础上,运用文献资料法、逻辑分析法对体育教师专业学习共同体的特征与区别进行分析,并阐述了建构互联网时代体育教师专业学习共同体的必要性与可行性。最后总结出四条路径,组建不同目标的体育虚拟组织、混合学习的双线路径、校际联合与“晒课”的二元路径和“学科—专家—教师”三位一体路径,为提高互联网时代我国体育教师的专业素养提供解决路径。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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