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2021年国内生产控制类软件MES系统发展趋势及市场需求行业研究报告32页

制造执行系统,是面向车间生产的管理系烧。制造执行系统协会(MESA)对 MES的定义为:在产品从工单发出到成品完工的过程中,制造执行系统起到传递信息以优化生产活动的作用。根据MESA的定义,MES系就包括11个功能模块。主要包括:资源管理、工序管理、单元管理、生产跟踪、性能分析、文档管理、人力资源管理、设备维护管理、过程管理、质量管理和数据采集。

  • 2021-09-27
  • 阅读1050
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  • 32页
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电子行业深度报告:知兴衰,悟定律,硬技术硬内功方为破局之道-20190423-光大证券-102页.pdf

电子行业深度报告:知兴衰,悟定律,硬技术硬内功方为破局之道,电子行业深度报告:知兴衰,悟定律,硬技术硬内功方为破局之道

  • 2022-06-14
  • 阅读1048
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  • 103页
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市级政务云平台建设项目可行性研报告(389页 Word)

通过某区Z务云技术架构规划建设,与现有的平台形成资源统一,能力扩展,服务延伸,为信息化建设提供安全可靠的云服务,为构建服务型政府奠定基础。 通过某区Z务云技术架构规划建设,在有效降低重复建设投资、节能环保的基础上,提高基础设施资源的利用率,实现某区信息化基础设施资源的统一规划、统一建设、按需调配、即需即用、有效共享。通过合理规划、小步快跑的方式,在实现建设集约化、信息共享化、服务标准化、效益最大化的同时,满足某区各级用户、各委办局基础设施的应用需求,为某区Z务信息化发展提供有力的信息化支撑保障。

  • 2023-08-16
  • 阅读1048
  • 下载10
  • 386页
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2021全球AIoT开发者生态白皮书

世界正变得越来越数字化,让我们经济各个方面都受到了影响。全球疫情深刻地影响了社会,并促使我们构建新常态。随着企业都在寻找确保业务持续增长的解决方案,万物数字化的程度正在加速。加速数字化为一些企业带来了新的增长机遇,也为那些无法调整和适应的企业带来了挑战。

  • 2021-06-30
  • 阅读1047
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  • 135页
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“工业大脑”国产PLC发展现状及展望

本文综述了国内PLC发展的四个阶段,分别从市场现状、产品现状、标准以及国家颁布的相关政策和计划等方面介绍了国内PLC发展现状。然后,本文分析了国产PLC与进口PLC产品的差距,并结合国内现状,提出了与欧系、美系、日系PLC对标的“中国系”PLC发展思路。

  • 2024-04-29
  • 阅读1043

2021年中国制造业转型升级与工业软件行业研究报告46页

2021年中国制造业转型升级与工业软件行业研究报告。工业在我国GDP占比始终保持在1/3以上,其中又以制造业为主要贡献。除管理类软件曾及度相对高之外,其它应用信惠化水平较低,尤其国产化大有可为!

  • 2021-09-23
  • 阅读1038
  • 下载6
  • 46页
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中国产业互联网报告

产业互联网区别于消费互联网,是在大数据,云计算,人工智能等新一代技术基础上,利用互联网思维将生产流程有效打通,建立供给侧与需求侧的相互联结,实现生产的快速响应与协同。产业互联网当前已具备一定的产业基础和环境基础,但与美国等发达国家相比,中国的企业服务行业发展不足,产业互联网仍有较大发展空间。

  • 2021-03-28
  • 阅读1037
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  • 29页
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《增材制造的重大突破:如何引导规模化和战胜关键挑战》白皮书的启示及建议( 产业 所)终发 - 水印版-11页

2022 年 1 月,世界经济论坛联合苏黎世联邦理工学院、弗劳恩霍夫协会发布了《增材制造的重大突破:如何引导规模化和战胜关键挑战》白皮书(下称“白皮书”)

  • 2024-08-22
  • 阅读1036
  • 下载2
  • 12页
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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