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时间敏感网络(TSN)产业发展报告:-网络设备互

在工业领域,时间敏感网络作为下一代工业网络的演进方向业内已经基本形 成共识。目前时间敏感网络协议族已经基本完备,技术趋于成熟,主流网络设备 厂商纷纷进入产品或者方案研发阶段。为了更好建立工业领域时间敏感网络产业 生态,了解行业内部当前技术落地现状水平,工业互联网产业联盟(AII)启动 了TSN相关技术及标准的研究工作,积极开展时间敏感网络网络在工业领域落地 的可行性调研评估,并于2018年12月完成了国内首次TSN设备互通测试工作。

  • 2021-04-25
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网络安全等级保护2.0-高校数字化校园网络安全

数字图书馆远程接入: 电子资源只能通过学校进行访问 教师及学生需要在校外查阅电子资源 远程教育学学员需要接入查阅电子资源 图书馆工作人员需要远程接入维护系统 不同人员应分配不同权限 远程接入认证能与现有认证系统做结合 数字图书馆防恶意下载: 学校数字图书馆因下载过多被封IP地址 恶意下载行为的定位及控制 图书馆资源需要合理投入和使用

  • 2021-04-25
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工业软件专题报告之达索产品史

纵观CATIA产品发展历程,我们总结出其中最重要的三大迭代;梳理SOLIDWORKS产品发展历程,我们总结出三大关键迭代

  • 2021-04-25
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全面了解区块链 供应链金融现状及解决方案

近年来,供应链金融发展迅猛,产融结合,突出供应链整体经营成本降低,已是国内企业和金融机构争相创新的新领域。但目前国内的供应链金融尚处于早期阶段,虽然有物联网、大数据等新兴技术的涌现和应用,离成熟相距甚远,供应链金融还无法脱离信用,优质的核心企业信用又无法向供应链上下游传导,中小企业信用体系不健全,融资难融资贵的问题依旧存在。

  • 2021-04-25
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中国信科&大唐移动-工业园区5G专网部署白皮书

工业互联网园区是以高质量发展为目标,按照工业互联网内涵要求,规划、建设、运营、提升的新型园区。根据《工业互联网园区网络白皮书》定义,工业互联网园区网络是指在工业互联网园区内部署的以实现园区企业设备互联和信息互通为目的的网络基础设施,主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。其中:工业生产网是指部署在工厂内部的网络,实现生产现场各类生产设备、传感器、执行器、工控机等互联,以及工业数据采集、工业操控与维护;企业信息网是指部署在各企业内部的办公区域内的网络,实现部门互通;园区公共服务网是实现园区内工业企业间互联互通并向园区内各企业提供基础公共服务的网络;云基础设施为工业互联网园区内部信息汇聚的重要基础设施

  • 2021-04-25
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赛迪工业经济百图2019年

工业经济百图是赛迪顾问股份有限公司基于海量官方宏观经济与工业运行等方面的原始数据,利用大数 据、经济学、统计学及可视化等领域的专业技术组合生成的,能够客观深入、准确及时地反映中国工业 运行动态情况。

  • 2021-04-25
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垂直行业工业互联网商业实践分享

垂直行业工业互联网商业实践分享

  • 2021-04-25
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基于遗传算法的江西七一水库来水流量新安江预报模型参数优化_刘志萍

利用江西七一水库水电站2016—2017年水文资料,基于遗传算法对七一水库来水流量新安江模型进行了参数优化率定,并采用参数率定前后2种来水流量模型对七一水库2018年的预报结果进行检验,重点分析了水库来水流量预报结果的日误差、月误差和年误差以及强降水过程流量预报误差等。结果表明:1)遗传算法参数优化后的模型流量预报误差减小;2)日误差在7月中旬以后明显减小;3)月误差在7月之前以正偏差为主,7月以后以负偏差为主;4)参数优化后的年误差整体好于优化前;5)在强降水过程实例流量预报误差分析中,参数优化后的误差明显减小,但不同强降水过程误差程度相差较大,可能与降水空间分布的不连续性、面雨量计算方法的局限性以及降水的天气类型有关。

  • 2021-04-26
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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