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智能制造技术与标准化体系发展趋势分析

智能制造技术与标准化体系发展趋势分析

  • 2021-06-22
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人工智能与教育的融合研究_一种纲领性探索

人工智能与教育的融合研究_一种纲领性探索

  • 2021-06-22
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传感器网络与物联网的发展现状_学术报告_脱密后(2)51

感知中国是2009年我国最重要的国家战略之一,物联网成为当前讨论的最热门门话题。物联网被列为国家五大新兴产业之一,是继计算机、互联网与移动通信之,后的第三次世界信息产业浪潮。传感器作为物联网采集信息的终端工具,体现了物联网人和物之间相融互动的精髓。

  • 2021-06-22
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工业互联网推动经济高质量发展的实施路径

工业互联网推动经济高质量发展的实施路径

  • 2021-06-22
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5G 智慧教育:基于智能技术的教育变革

5G 智慧教育:基于智能技术的教育变革.

  • 2021-06-22
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赛迪译丛后新冠疫情时代的5g经济

报告讨论了 5G 在后新冠疫情世界的经济贡献、价值链建设、销售赋能和对全球可持续发展目标的影响,以及 5G 发展面临的可负担性、数字鸿沟等不利因素。报告认为,新冠疫情强化了 5G 部署的紧迫性,5G 在后新冠疫情世界中的经济影响将更大。赛迪智库集成电路研究所节选该报告部分内容进行了编译,希望能为我国企业和行业主管机构部署5G 提供参考。

  • 2021-05-31
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飞檐走壁的国产CAD 那些活在剃刀边缘的行业

“备胎危机”就像一道闪电,划破了黑暗的长空,那些隐藏的卡脖子技术在短暂的光亮之中露出了狰狞的牙齿。备胎危机意识,空前地普及了人们对于“工业暗器”的认识:它不动声色地潜伏在工业领域,体量很小,但却为工业创造了巨额财富。你离不开它,你看不到它。它是最不起眼、最中性的强大工具,然而,在极端的时候它或许会成为致命的政治武器。计算机辅助设计CAD工具软件,跟它的许多兄弟如仿真软件CAE、电子设计自动化软件EDA等,都是这样一种“工业暗器”。

  • 2021-05-21
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中国智慧楼宇市场研究报告

报告主要围绕市场现状 (包含区域市场)、市场竞争与供需格局格局(包含区域市场)、市场规模(包含区域市场) 、市场前景(包含区域市场)、技术发展趋势分析、价格分析、进出口分析、使用情况及品牌占有率、 企业竞争力与主要财务数据分析、 相关政策法规与环境分析、投资策略、投资风险、风险规避、营销战略选择等多方面进行科学细致的分析。 中金企信(北京)国际信息咨询有限公司本着 “一心一意做研究,全神贯注为客户”的基本工作理念,为业内企业提供准确及时的市场数据分析,是业内企业重要的参考依据。

  • 2021-04-30
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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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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