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一种基于区块链的工业互联网数据安全管理系统及方法

本发明涉及一种基于区块链的工业互联网数据安全管理系统及方法，针对现有数据安全管理机制，在工业互联网应用场景下无法很好满足安全、管理、性能需求的问题，提出了一种在工业互联网环境下基于区块链技术的数据安全管理机制与系统，其中区块链作为受信任的第三方来实现工业数据的安全传输与认证、溯源等工作。具体来说，本发明采用了许可链作为底层系统，并在此基础上定义了数据的存储格式与各级用户的访问控制方案，包括权限定义与变更方案，以及对应的离链数据验证、链上数据分级访问的执行流程。本发明共由两部分构成：基于区块链的工业数据安全管理系统功能模块设计与系统运行流程。

  • 2021-06-18
  • 阅读167
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一种工业互联网容器云平台及其流量接入控制方法

本发明提出了一种工业互联网容器云平台及其流量接入控制方法，所述容器云平台包括：流量接入控制层、网络和工作负载单元和控制节点单元，所述流量接入控制层包括控制服务适配层和流量接入组件，所述控制服务适配层与流量接入组件相连，用以根据接入所述控制服务适配层的流量的差异特征匹配至对应的所述流量接入组件中，所述网络和工作负载单元与流量接入组件相连，用以接收所述流量接入组件信息，通知工作负载处理工作任务，所述控制节点单元与网络和工作负载单元相连，用以部署网络和工作负载。本发明中工业互联网容器云平台可以快速适配各种外部流量的接入，流量接入控制层运行在容器云环境内，提升了网络流量接入的安全性、高性能和高并发。

  • 2021-06-18
  • 阅读135
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互联网商业模式创新

分享经济是互联网经济的发展方向!通俗的说，就是你如果有100个客户，你是让这100个客户买你的产品还是帮你卖产品哪?这是对分享经济最好的诠释! 分享经济将创造出更多的全新的商业模式。

  • 2021-06-18
  • 阅读208
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一种工业互联网标识解析系统代理服务的实现方法

本发明公开了一种工业互联网标识解析系统代理服务的实现方法，本方法中，首先是在服务器的8000端口搭建Handle系统的代理服务器，然后在Handle系统的前端调用代理服务器提供的接口并以编程的方式使用HTTP协议来注册和管理标识，用户发出对应的RESTAPI请求，经过身份验证之后，代理服务器给出相应的HTTP响应。代理服务可以为工业互联网标识解析二级节点提供代理服务。本代理服务还开发了标识模糊查询功能、标识解析量统计功能、批量注册标识功能以及服务器状态监测功能。

  • 2021-06-18
  • 阅读148
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基于工业互联网的物料验收方法

本发明涉及工业互联网和供应链管理领域，公开了一种基于工业互联网的物料验收方法，包括供应链管理平台接收物料验收装置发送的物料采集图像和物料标签信息；标签识别模块根据所述物料标签信息从数据库获取与当前物料对应的物料标准特征；位姿归一化模块对物料采集图像进行位姿归一化处理以得到物料验收图像；特征提取模块提取物料验收图像的整体特征、包装特征和挤压特征并将其进行串联以得到物料验收特征；损失分析模块根据物料标准特征和物料验收特征计算物料的整体损失、包装损失和挤压损失，然后计算物料验收损失；物料验收模块根据物料验收损失执行物料验收以得到物料验收数据，并将其发送到验收人员终端。

  • 2021-06-18
  • 阅读176
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工业互联网APP自动化测试系统和测试方法

本发明提供的工业互联网APP自动化测试系统和测试方法以流水线的形式来灵活构建测试流程，基于Kubernetes和Docker技术来构建测试环境，基于Jenkins进行代码构建，同时，流水线支持多种测试工具的整合。本发明在传统人工操作的基础上提供自动化的工业互联网产品测试的解决方案，针对当前工业互联网应用和微服务质量要求，开发面向工业互联网应用和微服务的测试系统，从文档、功能性、可靠性、性能、安全性、协同扩展性、兼容性七个方面展开测试，提出一种规范划、自动化的测试验证方法。

  • 2021-06-18
  • 阅读151
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边端融合的终端情境自适应深度感知模型

研究边端融合的深度模型终端情境自适应问题. 提出边端融合增强的模型压缩方法（X-ADMM），利用模型压缩技术简化模型结构，以层为粒度寻找模型最佳分割点，协同边端设备提高运行效率. 为了实现模型分割的动态自适应，提出基于图的自适应深度模型手术刀算法（GADS）. 当模型运行情境（如存储、电量、带宽等）发生变化时，优先在邻近分割状态中快速搜索最能满足资源约束的分割点，实现快速自适应调整. 实验结果表明，该模型平均在 0.1 ms 内实现了模型分割点的自适应调优，在保证模型精度下降不超过 2.5% 的情况下，运行总时延最高下降了 56.65%.

  • 2021-06-18
  • 阅读1469
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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 （long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络，用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪， 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明，模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据，以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例，详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响，并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
  • 阅读1384
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