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钢卷仓库中多吊机调度问题的模型与算法_谢谢

研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.

  • 2021-05-06
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智慧城市集成共享平台的功能及技术特点

智慧城市集成共享平台是建设智慧城市的重点和关键,提供GIS数据与城市各行业专题数据分布式管理和功能整合的解决方案。

  • 2021-05-06
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智能建筑新五热点大解剖

智慧建筑(Smart Building)是一个被有效管控的、具备各方面相关系统的运营环境,作为一个生态系统涵盖了安全、能源、排污、服务等方面,并在建筑物或园区级别实现优化管理,它与其内部的各个系统(如楼宇自动化系统)协同运作,并有机地组成了智慧城市的一部分,它将关键事件信息发给城市指挥中心,并接受来自城市指挥中心的指示。

  • 2021-05-06
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数字化实验室与自动质控技术探索与展望

质量控制(Quality control)是实验室管理体系以及质量保证的重要手段,是临床检验科室每天都要涉及和使用的一个步骤。自动化质控(Automatic quality control)或者叫做自动化质量管理(Automatic quality management),即尽量采用减少人工干预的模式运行的质量管理程序。在临床检验领域则特别指向临床实验室内的日常质量控制(或管理)以通过软件和硬件的结合,以自动化和智能化模式运行的技术。

  • 2021-05-06
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(不铭)云原生时代消息中间件的演进路线

云原生是一个天然适用于云计算的架构理念,实践云原生技术理念的应用可以最大化享受云计算的技术红利,包括弹性伸缩、按量付费、无厂商绑定、高 SLA 等。

  • 2021-05-06
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(繁易)MidwayServerless-新一代云端一体研发框架

从业务视角来看,前端也提出了一些业务上的诉求。阿里巴巴是几年前开始了中台战略,并希望做到大中台小前台的目标,因此我们前端同学,也希望借中台服务来快速组合为各类业务接口,从而达到快速交付的目标。更快的完成业务需求和降低业务试错成本。因此我们需要 Serverless 来赋能前端,让云原生给前端降本增效。

  • 2021-05-06
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(雷卷)从架构到代码

InfoQ 发布了软件架构与设计的趋势报告。InfoQ 在技术趋势报告中将软件架构分为了 4 类,如下图所示,从左到右依次是创新者(Innovators)、早期采用者(Early Adopters)、早期大众(Early Majority)和晚期大众(Late Majority)。在报告中可以看出,很多技术如微服务(Microservice)、领域驱动设计(Domain-driven Design)等已经非常流行,并成为如今软件开发行业的主流了。对于早期大众和晚期大众部分的架构设计而言,很多部分与领域驱动设计相关,比如微服务、CQRS、事件驱动等。

  • 2021-05-06
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智能建筑深化设计4大关键

深化设计主要依据是招标文件(包含澄清文件、合同等)、投标文件、建设单位的系统功能具体需求、工程现场实际建筑平面等。根据上述实际情况提供更优化的设计方案供业主参考,核心设计内容包括:深化设计说明、设备清单、深化设计图纸。

  • 2021-05-06
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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产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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