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谈谈车联网--V2X技术

DSRC(dedicated short range communication)标准由IEEE(美国电气电子工程师学会)基于WIFI制定,标准化流程开始于2004年。通过OBU与RSU提供车间与车路间信息的双向传输,RSU再透过光纤或行动网络将交通信息传送至后端智能运输系统平台(ITS)。

  • 2022-01-04
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车联网技术核心是什么?

车联网是智能汽车的基础,也是智能交通和智能城市的未来标志,然而车联网却一直停留在车内装置网络、车内装置娱乐媒体及车内装置GPS导航等基础应用,但是车联网的终极使命是实现是无人驾驶及智能交通,那么车联网技术核心是什么?车联网技术难题在哪?车联网创业机会在哪?

  • 2022-01-04
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基于数字孪生技术的产线设计和迭代演化

近年来,数字孪生技术在工业4.0和中国制造2025的大背景下得到了快速发展,未来几年国家将重点支持新基建涉及的七大领域的发展,包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网[1],而数字孪生技术将是助力新基建的各大领域实现颠覆式升级转变的引擎之一。在此背景下,国内外对数字孪生技术的研究和应用呈现井喷式发展,同时涌现了很多新的研究成果。但是数字孪生技术在自动化生产线的设计研发和具体应用尚处于探索阶段,研究成果相对较少且缺乏系统性。

  • 2022-01-04
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数字化丨影谱科技用AI+数字孪生技术助推零售业数字化升级

国内市场也有同样资深的玩家。专注于智能影像生产领域的影谱科技,其推出的基于AI生成技术的数字孪生引擎ADT,与影谱持续完善的AI生成产品矩阵组合,正在为数字商业提供底层支撑,从而实现数字零售、智能家居、智慧传媒、教育培训等商业服务应用。

  • 2022-01-04
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数字孪生技术赋能矿山数字化转型

当前,世界正处于百年未有之大变局,在变局和危机中,各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素,也成为了各国关于未来全球发展的共识。对于采矿业来说,要走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路,数字化、信息化是其发展的必然趋势。实行数字化管理,可综合考虑生产、经营、管理、环境、资源、安全和效益等各种因素,使矿山规划管理具有更高的效率、更丰富的表现手法、更多的信息量、更高的分析能力和准确性,从而提高矿山生产和管理的时效性、有效性、资源优化配置水平及综合实力,促进矿山的可持续发展,达到提高整体效益、市场竞争力和适应能力的目的。

  • 2022-01-04
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基于数字孪生技术的船舶远程检验研究与探讨

近年来,数字孪生这一前沿技术得到了工业界与学术界的广泛关注。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。目前,数字孪生主要应用于制造业领域。国际数据公司(IDC)表示,现今有40%的大型制造商都会应用这种虚拟仿真技术为生产过程建模,数字孪生已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。

  • 2022-01-04
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数字孪生技术中CFD降阶方法在电子设备散热分析中的应用

本文介绍了联合利用ANSYS Fluent和ANSYS Twin Builder建立液冷板散热ROM和温度场Static ROM的过程,实现了三维CFD仿真降阶为一维数学模型(ROM),为建立液冷板散热模型创建了基本的仿真计算数学模型,从而提升了数字孪生的应用价值和工作效率。

  • 2022-01-04
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数字孪生技术:汽车产业未来的助推器

顾名思义,是指:针对现实物理世界中的事物,通过数字化的手段,在数字世界构建出一个一模一样的虚拟事物。这个虚拟事物就像是真实事物的孪生兄弟,具有相同的“形”和“态”。 将真实事物以数字化方式在虚拟空间呈现,主要作用就是:可以在虚拟空间里操控虚拟模型,观察、研究虚拟模型的变化,从而模拟、预测真实事物在真实环境中的变化规律。

  • 2022-01-04
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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

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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