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智能建筑全寿命周期内物联网应用的研究

本文介绍了物联网特点及物联网优势,并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究,阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势,重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。

  • 2021-06-21
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数据离散区间特征与数据发现一应用

P-集合(packet-sets)具有动态特性,它是由内p-集合XF(internalpacketsetXF)与外P-集合XF (outerpacketsetXF)构成的集合对(XF,XF)。利用p-集合,给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念;利用 这些概念,给出信息系统输出数据的数据离散区间特征,给出数据过滤概念;提出数据离散区间定理、数据还原定 理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理,给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理 论与新方法。

  • 2021-06-21
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高职大数据技术与应用专业教学标准开发探索

专业教学标准对明确人才培养定位、建立课程体系、开发教学资源和实施教学具有指导性和规范性作用。结合 深圳区域经济特点,以国家专业教学标准框架为出发点,参考职业技能等级证书标准,深入分析专业教学标准开发需重 点关注的矛盾问题,设计专业教学实施标准,探讨标准技术层面的开发思路。通过岗位需求分析,建设课程体系,开发教 学资源并实施教学,反馈并修正专业教学标准,实现人才动态培养,提高人才培养质量。

  • 2021-06-21
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数据消费与孵化创新——开放政府数据商业应用发展趋势

文章全面调研英美开放政府数据在商业应用方面的大量案例实践.发现美国政府数据平台提供 巨量开放数据,其发展模式已经从数据资产到数据消费;英国走内涵化发展路径。是目前开放水平和服务质 量最高、最为成熟的开放政府数据平台.其商业应用模式是企业孵化引领经济创新。随着开放数据运动的深 入。中国的数据平台建设应该不仅强调数据数量.更应注重数据的商业应用,这必将加速我国建设世界一流 的开放政府数据平台进程。

  • 2021-06-21
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基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统研究

:传统的铁路运输行车指挥模式对调度员的记忆力和经验依赖程度高,随着企业运输任务的不断增加,造成 生产任务难以完成等诸多问题,通过分析企业铁路运输作业流程及特点提出了基于人工智能的调度计划编制方法, 给出了基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统的结构方案。

  • 2021-06-21
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大数据时代城市治理_数据异化与数据治理

现城市善治目标,必须以充分掌握治理对象各种信息为前提。大数据技术正好与城市治理对信息的巨 大需求不期而遏。大数据技术使城市善治真正成为可能:它不仅模塑治理主体思维,提升城市治理能力,而且将变革 城市治理模式,塑造城市的未来。城市治理过程中会遭遇种种数据风险。这种风险存在于数据的收集、储存、分析和使 用的全过程之中,形成所谓的“数据失真”、“数据风险”和“数据依赖”等数据异化现象。先进技术并不会自动带来城市 的善治,只有未雨绸缪,才能将城市治理中可能出现的风险降到最低。回归理性对待数据的理念,建立数据使用规范, 确立行为边界是数据治理的g--_选择。

  • 2021-06-21
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基于大数据和人工智能的企业集团财务共享改进研究

蓬勃发展的财务共享服务大大提高了企业集团 财务工作的效率。目前,我国的财务共享服务平台在降低人 工成本、提高运营效率等方面具有出色的表现,但还未能充 分发挥财务工作价值创造的功能。利用大数据和人工智能技 术改进财务共享服务平台,可以进一步解放人力,促进业财 融合,是财务共享服务中心发挥价值创造功能的重要途径。 最后,改进工作应妥善处理集权与分权平衡、积极向业务延 伸和拓展财务人员职业技能等问题。

  • 2021-06-21
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基于工业大数据的RH机械真空泵远程故障诊断系统

为了实现工业领域的安全生产和高效运维, 优化工业运营与决策, 工业设备的远程故障 诊断是当下的发展趋势。 通过搭建 RH 真空精炼机械真空泵远程故障诊断平台, 建立流程数据采集分 析系统和运行保障专家系统, 能够实现机械真空泵设备的远程监控运维以及故障分析, 达到减少真空 系统故障率、 降低设备维护成本、 提高设备生产效率的效果。

  • 2021-06-20
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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