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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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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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