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纺织机械制造企业数字化智能化制造与管理平台设计与实现

针对纺织机械制造企业产品加工制造全生命周期的数据管理问题,基于企业内部现有加工制造过程 中的数据流和信息流,构建了面向企业领导决策层、业务管理层和业务执行层的数字化智能化管理模型;为解决数 据集成、传递和共享问题,提出了基于web Service和数据库中间表的异构数据集成方法,实现了纺织机械制造数 字化智能化管理平台的数据集成与共享,同时结合信息化数据管理的特点和要求,搭建了基于数据驱动和权限分 配的可重构业务流程数据监控模型。设计和开发了针对纺织机械制造企业的数字化智能化管理平台。并通过在企 业中的实际应用证明了方案的可行性。

  • 2021-06-28
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面向5G通信网的D2D技术综述

探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上,明确了影响D2D系统设计的多个因素,即D2D设 备发现、资源分配、缓存技术、D2D.MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据腔 制分离的扁平化5G架构,提出负责接入的下层宏川、基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将D2D 技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点,针对与之 相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

  • 2021-06-28
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工业互联网安全分论坛.安全 助力工业互联网创新

工业互联网 阿里巴巴新制造战略 阿里云工业互联网平台 阿里云工业互联网技术基础 工业互联网安全防护需求 工业互联网安全技术 工业企业的安全需求现状 阿里云工业互联网安全平台 工业互联网不只是保障 阿里云可信监造解决方案

  • 2021-06-28
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工业人工智能及应用研究现状及展望

4.0将工业制造流程以及产品质量优化从以前依照经验和观察进行判断转变为以事实为基础,通过分析数据 进而挖掘潜在价值的完整智能系统.人工智能技术的快速发展在工业4.0的实现中扮演着关键的角色.然而,传统的人工智 能技术通常着眼于日常生活、社会交流和金融场景,而非解泱工业界实际所遇到的问题.相比而言,工业人工智能技术基于 工业领域的具体问题,利用智能系统提升生产效率、系统可靠性并优化生产过程,更加适合解决特定的工业问题同时帮助从 业人员发现隐性问题,并让工业设备有自主能力来实现弹性生产并最终创造更大价值.本文首先介绍工业人工智能的相关 概念.并通过实际的工业应用案例如元件级的滚珠丝杠、设备级的带锯加工机与机器群等不同层次的问题来展示工业人工 智能架构的可行性与应用前景.

  • 2021-06-28
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矿山微功耗安全监测物联网系统的研究与应用

:针对矿山企业安全监测系统存在的可靠性差、覆盖面小、成本高昂、维护不力、预警不准等突出问题, 提出了一种新的矿山微功耗安全监测物联网系统,可为矿山的生产作业安全提供有效的技术支撑。所提系统突破 了微功耗信息采集、故障诊断与自愈、无线网络节能通信和在线智能分析预警等关键技术,并在矿山企业的尾矿 库在线监测、边坡监测和地压监测等典型业务中成功应用。现场实践表明,所提系统相对于现有常规安全监测系 统更加适合矿山作业条件,智能传感器信噪比提升 1.4 倍,综合能耗降低 10%,可实现在线智能分析与快速预警。

  • 2021-06-28
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论大数据证据-

:大数据开启了证据法制建设的时代转型。将形形色色的大数据材料用作证据以证明案情,是当下司法实践无法回避的一道题目。该现象的背后存在着重要的价值论和方法论基础。概要地说,大数据证据以海量电子数据凝练的规律性认识发挥证明作用,其主要以分析结果或报告的形式呈现。对于这一证据如何定位,各国法律界存在着不同的理论争论和实务处理,主要包括鉴定意见说、专家辅助人意见说、证人证言说等。考虑到大数据证据具有专业性和科学性,中国现实的便宜选择是将其纳入鉴定意见的证据法定形式。对于这一证据如何审查判断,我国应当聚焦真实性与关联性规则进行创新。具体来说,针对海量数据本身的真实性问题,要建设以“大”真实性为主的真实性规则; 针对大数据分析结果的真实性问题,要构建判断机器算法是否可信的真实性规则; 针对大数据分析结果所揭示的关联性结论,要构建基于整体数据与具体数据分层的关联性规则,特别是探索超越人类经验判断的关联性规则。

  • 2021-06-25
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CSO首席信息安全官闭门高峰论坛.孙琦.构建企业信息安全指数.公开稿件

企业信息安全指数 企业信息安全指数的业务属性 企业信息安全指数的能力属性 企业信息安全指数的实战应用

  • 2021-06-25
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数字经济发展与地区全要素生产率_基于国家级大数据综合试验区的分析_

数字经济发展的根本动力是作为通用技术的互联网和大数据技术的进步,这种技术提高了信息生产和传播的效率,推动高质量发展。基于国家级大数据综合试验区,本文采用广义 DID模型,对 2013?2017 年中国地级市面板数据进行研究,发现大数据试验区的建立显著提高了区域全要素生产率,这种促进是由纯技术进步主导的。同时试验区的建立有助于增加区域和数字产业有关的创新,提升区域内部制造业企业的智能化意识和研发水平。异质性研究发现,试验区对生产率的提高作用在经济欠发达地区、创新水平较低的地区和产业结构较高的地区表现更强。此外,试验区的建立对劳动力净流失地区的全要素生产率的促进作用更大,为劳动力流失地区的发展提供了一定的参考

  • 2021-06-24
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