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IDC&联想:超时空智慧办公白皮书

随着企业内数字化程度不断加深,在固定工作时间内以固定工位为中心的集中办公模式正悄然发生改变。远程协作技术的不断进步弥合了不同地理位置之间的物理距离,使分处异地的企业员工也能够以充满办公仪式感的方式开展交流,突破了空间对办公的限制。

  • 2024-04-22
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ESG基础认知(10页 PPT)

ESG理念最初是从18世纪早期的伦理投资开始的。宗教基金是早期伦理投资的一个典型代表,投资者会筛选掉他们认为会伤害人民的投资对象,如化工、制革类企业。

  • 2024-04-22
  • 阅读170
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  • 10页
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数据要素流通安全白皮书(中国数谷)

本白皮书旨在分析数据要素流通安全的现状、趋势和挑战,提出相应的安全框架、保障方案及其实践案例,以促进数据要素的合规流通和安全保障。希望通过本白皮书,引导社会各界从发展的角度关注数据要素流通安全问题,为数据要素流通安全提供有益的参考,助力数据要素赋能实体经济。 在编写本白皮书的过程中,得到了众多专家、学者和业内人士的支持与帮助。在此表示衷心感谢。同时欢迎广大读者提出宝贵意见和建议,以不断优化和完善白皮书内容。

  • 2024-04-22
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BOM清单

为什么要问诸如物料清单 (BOM) 这样令人打哈欠的烦恼话题呢?与制造专业人士提起这个问题,他们的目光立刻变得呆滞,而精益文献在这个问题上却保持沉默。 然而,参与装配的每个人都同意,BOM 是其活动的核心,BOM 长期存在准确性问题,这些不准确性的解决方法会损害公司更新和定制产品的能力,而且 BOM 维护会占用资源。也许值得对这个主题进行一些思考并进行对话。

  • 2024-04-22
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西门子完整数字孪生解决方案概述

大多数技术都基于 MindSphere 云,它被描述为一个开放的物联网操作系统。用户可以访问西门子构建的本机应用程序,也可以开发自己的应用程序,还可以访问由快速增长的第三方生态系统编写的应用程序。每个设备都将实现互联和智能化,但需要应对更长的周期时间——例如,您可能每 1-2 年更换一次手机,但您大约 10 年或更长时间都不会更换工厂机器。MindSphere 提供了一个统一的数据层,将软件工具和物理设备结合在一起。

  • 2024-04-22
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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
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智能家居系统中无线传感器网络的设计

本文主要介绍 ZigBee 无线传感器网络,将 ZigBee 技术应用到智能家居系统中。提出了一种以 ZigBee 技术为基础的智能家居系统设计方案。阐述了无线传感器网络的总体构成,CC2430 无线芯片为棱心,选取了合适的 ZigBee 模块进行了硬件电路设计。研究并分析了 ZigBe 技术。设计并实现了串口收发程序,传感器程序,以及节点间的无线通信程序,并根据 ZiqBee 协议,使节点组成树状网络,最终实现系统的监测与控制。结果表明,本系统运行稳定,达到了设计目的,有着广泛的应用前景。

  • 2024-04-22
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摄像头工作原理

摄像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过 A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号,再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过 USB 接口传输到电脑中处理,通过显示器就可以看到图像了。

  • 2024-04-22
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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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