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_基于工业互联网的稻米智能加工

以稻米加工智能工厂为单元,详细介绍了基于工业互联网实现稻米智能加工,并在远程实现设备的精 细化操控与管理的共享平台的构建及其应用。 通过对工业互联网的构建与运用,稻米加工现场全过程仅需要负责设备维护的机修工,实现真正意义的“无人工厂”。

  • 2022-08-10
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_工业互联网应用于制造业企业的财务效果研究——基于三一重工和徐工集团的案例分析

2012 年工业互联网的概念由美国通用电气(GE) 首次提出,于 2015 年我国为发展工业转型升级,国务院印发《中国制造 2025》,2017 年,国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意 见》,工业互联网成为国家级战略。2020 年 4 月 20 日, 国家发展改革委员会正式明确“新基建”范围,工业互 联网成为新基建的重要组成部分,进而引起国内工业 企业的改革热潮。

  • 2022-08-10
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_工业互联网平台环境下的供应链协同管理研究

随着工业化和信息化的深度融合,工业互联网推动供应链走向变革,以工业互联网平台为载体的供应链协 同管理逐渐呈现其优势。文章通过分析当前供应链协同管理的现状,探讨了工业互联网平台环境下供应链协同管理的主 要功能和优势

  • 2022-08-09
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_工业互联网发展的本质与态势分析

工业互联网作为第四次工业革命的先导,已经成为中国工业高质量发展的新引擎。中国工业互联网产业融合带动的经济影响规模在不断增长,但是我国工业互联网的发展存在着核心技术短板、标准化体系短板、核心能力短板和产业基础短板

  • 2022-08-09
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_2021年中国工业互联网平台发展建议

业互联网平台迎来跨越式发展,步入顶层设计更加清晰、市场规模持续扩大、融合创新更加活跃、产业生态更加繁荣的新阶段。但仍存在平台关键标准缺失、产业生态不够健全、复合型人才短缺、安全保障能力不足等问题

  • 2022-08-09
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_2021年上半年中国工业互联网产融合作发展情况分析

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的基础,已成为推动经济高质量发展的重要支撑。强化产业和金融两端的深度协同,促 进工业互联网产融 合作,将是稳定经济增长、保障产业链供应链稳定、激发创新活力的重要方向和工作抓手。

  • 2022-08-09
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_“5G 工业互联网”安全能力及场景化解决方案

在新一代科技革命和产业变革的浪潮下,全球领先国家无不将工业互联网作为强化本国未来产业竞争力的战略方向。工业互联网的基础在于建设一张能够满足工业生产运营的高可靠、高性能、高灵活性的网络。

  • 2022-08-09
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20220220-华创证券-计算机行业周报:“东数西算”投资机会(1)

“东数西算”的总量影响,先供给、后需求。需求端的大逻辑是社会发展客观存在的存量需求和 5G、物联网建设带来的增量需求,这个有没有“东数西算”没有本质区别,但在结构性上引导下更多拉动西部地区的能源、基建等相关产业,缓解东部压力,同等情况下更优配置,以满足未来需求释放。

  • 2022-08-09
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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