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工业物联网电磁噪声测量与分析

随着“工业4.0”、“2020地平线”、“中国制造2025”等战略计划的提出,标志着工业制造领域逐步向着自动化、智能化的方向迈进。将信息化设备应用于传统的加工制造业已经成为实现智能制造、智慧工厂的必然要求,工业物联网技术应运而生。工业物联网技术成本低、部署简单,可以有效地提升工厂的生产效率、改善产品质量、降低产品的加工成本。但是工厂中变频器、稳压器和电焊机等机械加工设备在工作时会辐射出大量的电磁噪声,这些电磁噪声会干扰以低功耗无线传感芯片为核心的工业物联网系统。

  • 2021-07-01
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X公司备件管理优化研究

随着智能制造和工业自动化的不断发展,生产制造业类型的企业更多实施自动化设 备进行产品生产活动,数字化、信息化、智能设备的利用,各个公司生产对设备依赖程 度日益增加,这就对公司的与生产相关的备件管理标准提出了更高的要求。备件库存总 价值也是企业运营成本的重要组成部分,怎么才能更好的满足生产现场对备件的需求的 条件下,尽可能减少备件库的物品积压,成为了一个公司内部的亟待解决的问题。

  • 2021-07-01
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人工智能创作物的著作权问题研究

随着人工智能技术的迅速发展,人工智能在文学、艺术等领域参与“创 作”活动的现象在如今已经非常普遍。人工智能从辅助人类创作的:.亡具逐渐 发展成为能够独立进行创作的主体。人工智能创作物的产生,打破了以往仅 能由人类从事作品创作的惯例,使得文学艺术等领域作品的创作不再为人类 所垄断,以人为中心构建的传统著作权理论受到冲击,由此引发了学界对于 人工智能创作物的可版权性认定及其著作权归属等问题的激烈讨论,亟待我 国《著作权法》对此作出回应。

  • 2021-06-29
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多层次商务休闲男装C2B定制模式差异研究

互联网+时代个性化消费、柔性化生产、社会化协作的供应链推动着生产体系不断变革。“中国制造2025”的提出,以信息技术和智能制造为基点,深度融合互联网+传统服装制造业,推动服装产业转型升级,化解产能过剩、同质化严重的现象,深化供给侧结构性改革。互联网+的渗透和影响,促使传统服装制造业的生产和运营模式发生了根本性的改变,各服装企业纷纷嫁接移动互联网,推出个性化定制服务,实现“互联网+”时代商业模式变革。传统服装企业传统的单向流通产销模式难以满足消费升级背后顾客的差异化个性化的消费新需求。基于大数据、云计算等信息技术的发展,服装及电子商务领域加速向个性化、定制化、智能化方向转型,如何借助移动互联网信息技术手段,实现服装行业定制化商业模式转型升级,增强消费者粘性,提高用户体验,C2B个性化定制成为服装行业转型升级的新方向。

  • 2021-06-29
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大数据时代的个人信息民法保护

大数据时代的个人信息民法保护范围,保护机制

  • 2021-08-04
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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 1∶N 结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
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.科大讯飞.人工智能企业安全建设实践分享

人工智能的发展及应用 2 企业安全建设实践 3 企业安全人才培养 “经过多年的持续积累,我国在人工智能领域取得重要进展,国际科技论文 发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突 破。语音识别、视觉识别技术世界领先。” ——国务院2017年7月《新一代人工智能发展规划》

  • 2021-06-24
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基于FIDO技术的物联网身份认证解决方案_李俊

物联网系统具备设备类型多样化、窄带宽、低时延、异构环境以及海量隐私信息等特点,传统身份认证方式已经不能满足物联网身份认证需求.轻量化设计的FIDO协议将认证手段和认证协议进行解耦合,使用公钥体制实现安全、便捷并且保护用户隐私的身份认证.通过对物联网复杂认证场景的分析,将FIDO服务器进行灵活按需部署,提出了基于FIDO技术的物联网身份认证解决方案,全面覆盖"云""网""边""端",实现了对于用户、设备和服务之间的交叉认证.对物联网设备的全生命周期管理以及设备密钥种类和关系进行分析,并对方案所具备的轻量化、去中心化和零信任理念等优势和特点进行了总结,为物联网身份认证提供了参考.

  • 2021-06-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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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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