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互联网智能停车场介绍

多奥智能云停车场管理系统包括︰智能停车场收费管理系统、视频车位检测、微波车位引导、车型鉴别,互联网+停车、APP、微信支付、反向寻车、NB-IoT智能停车系统实现预定、转租停车位等。

  • 2021-06-17
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华为数据保护一体机技术白皮书

华为数据保护一体机是一款集备份软件、备份服务器、备份存储为一体的数据保护与数据管理产品。基于分布式架构设计,性能与容量线性增长,一套设备即可满足保护、构建、管理用户数据和应用,帮助用户提升数据保护效率、节省数据保护投资、简化数据管理流程,广泛适用于政府、金融、运营商、医疗、制造等行业。

  • 2021-06-17
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2021十大技术趋势观点白皮书

白皮书提到,今年正值“十四五”开局之际,数字经济成为拉动社会经济增长的重要引擎,数字中国建设的长远目标为人们的生产和生活构筑了美好的数字生活新图景。面向未来数字化发展大趋势,各行业有必要携手激活数据要素潜能,加快建设数字经济、数字社会,以数字化转型整体驱动社会生产方式、生活方式和治理方式变革。这其中,打造完善的新型数字基础设施成为推动数字经济发展的关键,以云计算、5G、AI等为代表的数字技术加速融入各行业,成为驱动产业转型升级的重要力量. 白皮书指出,“新基建”新技术的落地开花,可连接终端量迎来全新突破,数据量、网络流量呈爆炸式增长。2021年,全行业将逐步迈向高质量精品网络,深化行业虚拟专网在重点行业的部署,深入推进云网融合,加强关键信息基础设施安全保障等,全方位推动新型基础设施建设。未来,新技术还将助推各行业全面打造数字经济新优势,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态、新模式,壮大经济发展新引擎。

  • 2021-06-18
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数据中心产业发展指数(2021年)

随着新基建以及5G等新一代信息技术快速发展,数据中心产业发展面临新的机遇和挑战,各省加快数据中心建设部署和优化。为从宏观角度分析、洞察全国及各省市数据中心产业的发展情况,中国信息通信研究院(云计算与大数据研究所)联合业界各方构建了数据中心产业发展指数(2021年),从发展规模、发展质量、发展环境等不同维度评价全国31个省市的数据中心产业发展情况,为业界提供数据中心产业发展全新视角,为各省数据中心产业发展规划,政策引导提供有力支撑,助力我国数据中心产业高质量发展。

  • 2021-06-18
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智能+工业互联网平台白皮书

白皮书提到,随着新一轮科技革命到来,这些早期积累的“知识 + 技术”成为核心优势,固化到工业软件、芯片、 工业母机和商业咨询服务等载体中,继续掌控着全球各产业链高价值环节。人工智能、 5G 等新技术的涌现,使得我们能够构建起覆盖面更全、效率更高的感知网,并基于采集 到的人、机、物大数据,培育出以机器“大脑”为载体的工业知识学习和应用能力。这 为打破国外工业制造领域的垄断优势,实现弯道超车提供了全新的机遇和可能。

  • 2021-06-18
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2021企业数字包容实践与价值白皮书

从全球范围来看,随着数字经济的高速发展,互联网、大数据、物联网、人工智能等数字技术已逐渐渗透进生活的方方面面。各个领域对数字鸿沟的关注度也日渐提升。在各方的实践努力中,数字包容(Digital Inclusion)这一概念出现,并引起社会各界广泛关注。

  • 2021-06-18
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一种工业互联网现场层宽带总线实时性实现方法

本发明公开了一种工业互联网现场层宽带总线实时性实现方法,所述方法包括:总线控制器确定与其连接的总线终端的数量,总线控制器根据总线终端的数量为每个总线终端分配时间片,并将时间片发送给所述总线终端,使所述总线终端在所述分配时间内进行工作;另外在总线系统中数据传输通过采用去除以太网/IP报文头信息,来缩短报文长度,减少传输延迟,缩短总线扫描周期,进而提高总线系统的实时性。通过本发明实施例,在不同的时间片内总线上只有最多一个设备进行数据操作,且报文长度缩短,避免了总线上的传输数据的碰撞和堵塞,保证了数据传输的实时性。

  • 2021-06-18
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应用于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端

本申请是关于应用于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端。在应用本申请方案时,全局识别因子是基于状态识别报告和交互清单确定的,而状态识别报告和交互清单是可以通过交互型生产数据对应的第一智能设备和第二智能设备来确定的,在根据全局识别因子对第一智能设备和第二智能设备进行识别时,没有直接对交互型生产数据进行特征分析和处理。这样,在交互型生产数据过大时,能够通过对状态识别报告和交互清单进行分析,以实现对交互型生产数据对应的不同智能设备的状态的间接识别,能够有效控制时间成本。在一些时效性要求较为严格的工况下,通过上述方法能够快速、准确地识别出智能设备的状态。

  • 2021-06-18
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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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