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阿里云AIoT开发手册

基于阿里云物联网平台实现的简易出入监控 摘要 本文通过一个简单实例,主要介绍了如何使用树莓派快速接入阿里云 iot platform,并实现了一个简易的监控人员出入并拍照上送钉钉群的场景 本文通过一个简单实例,主要介绍了如何使用树莓派快速接入阿里云 iot platform,并实现了一个简易的监控人员出入并拍照上送钉钉群的场景

  • 2022-01-02
  • 阅读2458
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  • 179页
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元宇宙的技术构成与未来展望-王喜文

以数字化、智能化技术为关键生产要素,以现代信息网络作为重要载体,实现虚拟世界和现实世界的融合和交互。

  • 2022-04-22
  • 阅读2417
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  • 112页
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2024上海未来制造白皮书

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  • 2025-01-21
  • 阅读2412
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  • 123页
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机械加工工艺师手册

所消耗的能源较少,智能机械制造业就是基于智能技术的应用发展而来的,由于智能技术具有精确性高和运行速度快的特点

  • 2022-02-07
  • 阅读2406
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  • 2187页
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数据治理:数据集成和应用模式的演进

在企业数据集成领域,已经有了很多成熟的框架可以利用,不同的使用场景下,应该选用不同的应用模式。目前数据集成的主要应用模式有以下几种:联邦数据库模式、基于中间件模式、主数据集成模式、数据仓库模式、数据湖模式,这些模式的技术着重点不同,但在应用上都是解决数据交换共享和使用的问题,以实现数字化企业的数据驱动业务、数据驱动管理的目标。

  • 2022-08-15
  • 阅读2403

5G 工业互联网十大典型应用场景和五个重点行业实践(40页 PPT)

协同研发设计主要包括远程研发实验和异地 协同设计两个环节。远程研发实验是指利用 5G 及增强现实/ 虚拟现实(AR/VR)技术建设或升级企业研发实验系统,实 时采集现场实验画面和实验数据,通过 5G 网络同步传送到 分布在不同地域的科研人员;科研人员跨地域在线协同操作 完成实验流程,联合攻关解决问题,加快研发进程。异地协 同设计是指基于 5G、数字孪生、AR/VR 等技术建设协同设 计系统,实时生成工业部件、设备、系统、环境等数字模型, 通过 5G 网络同步传输设计数据,实现异地设计人员利用洞 穴状自动虚拟环境(CAVE)仿真系统、头戴式 5G AR/VR、 5G 便携式设备(Pad)等终端接入沉浸式虚拟环境,实现对2D/3D 设计图纸的协同修改与完善,提高设计效率。

  • 2024-07-16
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数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求越加丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G(5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术)通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。亚信科技在网络数字孪生方面进行了相关的实践工作,包括网络数字孪生平台和应用案例。该网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析,网络故障快速诊断以及全程可视化应急指挥调度。

  • 2022-08-24
  • 阅读2391

机器学习基础图表:概念、原理、趋势和算法

四大会计师事务所之一的普华永道(PwC)发布了多份解读机器学习基础的图表,其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读,机器之心对这些图表进行了编译和拆分,分三大部分对这些内容进行了呈现,希望能帮助你进一步扩展阅读。

  • 2021-02-09
  • 阅读2387
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  • 16页
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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智慧校园音频应用方案

教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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