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数字孪生技术让电网更智慧

变电站数字孪生技术以数字化方式为物理对象创建虚拟模型,模拟变电站在不同运行环境下的状态。“孪生”的两个变电站,一个是存在于现实中的实体变电站,负责实际供配电;另一个则存在于虚拟世界中,实时监测实体变电站的运行情况,并通过各类智能技术实现对设备的评估和诊断。上海电力经研院落实国家电网有限公司科技强企工程要求,推进实施数字化转型工程,探索构建数字孪生系统,助推电网基础设施管理体系和管理能力现代化发展。

  • 2021-04-21
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未来的大数据云计算

“数字图书馆”从概念上讲可以理解为两个范畴:数字化图书馆和数字图书馆系统,涉及到两个工作内容:一是将纸质图书转化为电子版的数字图书;二是电子版图书的存储,交换,流通。

  • 2021-04-21
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服务器AD域控制器简介

在工作组上,一切的设置在本机上进行包括各种策略,用户登录也是登录在本机的,密码是放在本机的数据库来验证的。而如果你的计算机加入域的话,各种策略是域控制器统一设定,用户名和密码也是放到域控制器去验证,也就是说你的账号密码可以在同一域的任何一台计算机登录,并且可以使用域中丰富的资源和安全设置。

  • 2021-04-21
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大型数据中心UPS供电系统设计

文章对机柜配电的系统设计,对约束系统设置、提高系统可靠性等分别进行论述。作为一个重要的大型灾备机房,建立自己的发电机电源系统也是必须的。本工程设有一座柴油发电机房,为机房提供备用电源。柴油发电机组考虑冗余设置,当某台发电机故障时,其所带负荷能够从另一台发电机得到全部所需电力。

  • 2021-04-21
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基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南及术语

运用云计算技术,统筹利用机房资源、计算资源、存储资源、网络资源、信息资源、应用支撑等资源和条件发挥云计算虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性以及快速、按需、弹性的服务等特征为各政务部门构建提供基础设施、支撑软件、应用功能、信息资源、运行保障和信息安全等服务的电子政务综合性服务平台。

  • 2021-04-21
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物联网通信技术与应用系统介绍

2002年,英特尔公司率先在俄勒冈建立了世界上第一个无线葡萄园。传感器节点被分布在葡萄园的每个角落,每隔-分钟检测一次土壤温度、湿度或该区域有害物的数量,以确保葡萄可以健康生长。研究人员发现,葡萄园气候的细微变化可极大地影响葡萄酒的质量。通过长年的数据记录以及相关分析,便能精确的掌握葡萄酒的质地与葡萄生长过程中的日照、温度、湿度的确切关系。这是一个典型的精准农业、智能耕种的实例。

  • 2021-04-21
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物联网网络技术

全面的互联互通是物联网的特点之一。通常情况下,网络中既有智能设备又有非智能设备,非智能设备通常速率较低、通信覆盖范围较小、计算能力较差、自身能量也非常有限。近距无线通信是为适应物联网中这些智能程度较低的设备而提出的短距离、低功耗无线通信方式。

  • 2021-04-21
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物联网系列专业课程物联网技术概论

移动互联网:移动互联成为当前时代的标竿,80%的创新项目都从移动互联网进行创新孵化。 智慧物联网:物联网让万物互联成为可能,是推动未来产业发展的源动力,基于物联网的创新创业具备巨大的应用前景。 智能硬件:以小米科技生态圈为代表的智能硬件解决了互联网与终端的智能沟通互动问题可穿戴VR、创意酷玩、机械智能、家庭医疗、绿色家居等为创客提供广泛的发展空间。 云计算大数据:互联网+时代,数据为王,云计算与大 数据能够让数据发挥最大价值。

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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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