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中药工业大数据关键技术与应用

中药工业是中医药大健康产业的主体。在《中国制造2025》引领和推动下,智能制造日益成为中药制造业转型升级的重大趋势,是促进中药工业高质量发展并服务“健康中国”战略的重要举措,也是增强企业核心竞争力的必然选择。参照德国“工业4.0”,当前我国中药制造业总体处于工业2.0水平,全产业链发展不均衡,1.0,2.0和3.0并存。工业2.0阶段主要完成生产过程的自动化改造,工业3.0阶段主要完成制造业信息化和数字化,工业4.0阶段目标是使制造系统像人一样思考和工作,具有自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制、以及协同工作能力,即实现真正意义上的制造智能化。

  • 2021-04-20
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工业大数据的技术、实践及展望

从工业大数据的应用视角来看,我们首先要回答一个问题“工业大数据的应用场景到底是什么?”或者说“如何识别出工业大数据场景呢?”,这就需要剖析和理解工业大数据的典型特征,看看它跟标准大数据特征是否一致?又有哪些区别与联系?众所周知,大数据的数据特征一般具备4V,即数据量巨大(Volume)、数据类型多样(Variety)、数据处理速度快(Velocity)和数据价值密度低(Value)。而工业大数据除了具备以上特征外,还具有时序性(Sequence)、强关联性(Strong-Relevance)、准确性(Accuracy)和闭环性(Closed-loop)等特征。比如生产车间设备的状态信息就是一组强时序性数据列,其与订单、工况、维修情况等信息又组成了一组强关联性的数据集,这些数据为了支撑设备故障诊断、预测预警等典型场景又需要有较强的准确性,同时这些数据和业务流程都要形成完整闭环。这组特征及其反映的典型应用场景恰恰体现了工业大数据的独特性。

  • 2021-04-20
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工业大数据技术赋能航天试验数据应用建设

本文阐述了基于工业大数据技术对航天试验数据体系的构建思路,通过对试验策划、实施过程以及试验结果评估全过程要素分析,考虑试验数据的分级分类、标准与规范,提出试验数据-仿真模型-专业能力提升、地面验证-在轨作业-跨阶段与项目试验数据应用场景,形成多层次、多阶段、多维度试验数据体系,推动试验数据的再利用、再分析、再挖掘,充分发挥试验数据潜在价值,提升航天产品研制水平。

  • 2021-04-20
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工业大数据白皮书

本白皮书的目标在于梳理工业大数据技术、产业发展现状,通过综述全球主要国家在工业大数据上的战略部署,从典型应用、技术架构的角度进行分析,勾画出工业大数据发展的整体轮廓,并结合国内工业大数据的发展态势,总结我国在推进工业大数据发展过程中存在的问题及难点,为下一步工作理清思路。

  • 2021-04-20
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工业大数据的技术与应用

工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一,可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等,对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。

  • 2021-04-20
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物联网:是泡沫还是技术革命?

对于作为互联网延伸的物联网来说,自然遵循网络经济的普遍原则。物联网作为一个新生事物,就它目前的发展环境来说的确不具备一些基础条件;不过,在一些情况下人们需要增加他的能力控制范围,而物联网的一个重要作用就是增加人们的能力控制范围。

  • 2021-04-20
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物联网和创空间的哪些技术能力成功“破圈“

日前,中国移动物联网和创空间成功孵化了一款以“可变二维码”创新技术为核心的智能巡检管控系统“悟空扫码”,以软硬件组合的智能化、微型化、低功耗、使用灵活等特点,针对铁路、电力、通信等很多行业,解决了线路巡检、机房维护、物业巡更、班组考勤、要客维系等场景中传统巡检系统的各类弊端问题,显著提高了维护效率和质量。该项目2018年6月入孵中国移动物联网和创空间以来,不仅获得了“重庆两江新区物联网产业协同创新中心中移物联网和创空间双创成果对接会”二等奖,还成功亮相中国移动全球合作伙伴大会。

  • 2021-04-20
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Haiwell(海为)IIoT工业物联网190924

每台设备会有一个机主,称为AKEY 每台设备可设置管理员,称为BKEY,可以有多个 如果有人需要访问设备,需要先绑定,绑定需要AKEY和BKEY都同意 访问时,根据来访设备,由AKEY或BKEY审批允许访问的时长 AKEY和BKEY随时可以解除任意一个访客的身份

  • 2021-04-20
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2026人工智能示范法4.0

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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