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SCADA系统组成及架构解析

在智能制造领域,SCADA系统可对工厂、车间、产线、设备的各维度数据进行充分集成、处理分析、对生产现场进行实时可视化展现,对提高生产运行的可靠性、安全性与经济效益,实现生产管理自动化,提高效率方面有着不可替代的作用。

  • 2021-08-27
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Auditsec服务器安全管理软件白皮书

当前随着信息技术的发展和信息化建设的高速推进,业务应用、办公系统的不断开发和投入运行。而支撑这些系统的运行平台Unix/Linux/windows主机被广泛应用,在电信运营商、财税、公安、金融、电力、大型公司和著名门户网站,更是使用数量众多的Unix/Linux/windows主机来运行关键业务,提供电子商务、数据库应用、运维管理、ERP和协同工作群件等等的服务。

  • 2021-06-30
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5G+智慧交通白皮书

智能交通解决方案融合政府交通管理部门、企业、居民需求,利用铂亚的技术、客户和网络优势,为交通行业提供的全方位综台信息服务。智能交通解决方案由应用子系统、信息服务中心和指挥控制中心三部分构成,致力于为公安、交通等客户提供一流的智能交通系列产品与综合解决方案。包括数字交通执法系统、公路车辆智能监测记录系统、违停智能抓拍系统、城市交通信号控制系统、信号配时及绿波协调优化服务、交通视频监控系统、交通流信息采集系统、交通诱导信息发布系统以及综合信息管理平台等产品。 智慧交通(简称ITS)是在智能交通的基础上,在交通领域中充分运用物联网、互联网、云计算、人工智能、自动控制、移动互联网等技术,对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑,使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力,以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平,为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

  • 2021-06-25
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2020腾讯人工智能白皮书汇报ppt

或许重新梳理2020年人工智能产业的发展与变化能够找到问题的答案。 近日,腾讯研究院发布了《2020腾讯人工智能白皮书》对人工智能在产业趋势、技术发展、抗疫应用、行业赋能、制度保障等方面进行了深度总结和梳理。

  • 2021-06-22
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互联网医院建设之路

互联网医院是实现患者服务互联网化和医疗业务互联网化,构建一个不受时间、空间限制,以服务患者为中心,覆盖院前、院中、院后全流程的系统平台。

  • 2021-06-17
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分布式数据中心网络互联技术实现

通过虚拟机动态迁移技术(如VMware的vMotion)可实现数据中心间的计算资源动态调配,通过服务器高可用集群技术可实现数据中心间应用级容灾,这两种应用场景统称为“分布式数据中心(Distributed Data Center)部署方式”,其特点是一个应用系统在IP地址不变的情况下可以在不同数据中心对外提供服务,但同一时段此应用只出现在一个数据中心,数据中心的访问用户不感知这种变化。本文针对这一特点,阐述分布式数据中心的三种互联方案——数据中心间存储网络互联方案、数据中心服务器接入层二层网络互联方案、数据中心间三层网络互联方案各自的技术实现要求。

  • 2021-05-16
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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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大数据解决方案在保险行业应用实践

大数据不仅仅只关系到IT行业。众多行业龙头公司,都已经意识到了大数据新思维的巨大冲击。给企业家们带来冲击的并不是大数据本身,而是一些新兴公司不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊,这些新兴公司所采用新的技术、新的模式,大规模采集数据,迅速形成预判,并迅速扩张到相关企业行业。

  • 2021-04-27
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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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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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