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云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法和装置

本申请涉及一种云边协同架构工业互联网 平台的最小资源配置方法和装置。所述方法包 括:获取云边协同架构工业互联网平台中的待接 入设备和待部署应用,建立待接入设备、待部署 应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源 配置模型和任务时延模型。根据建立的模型,在 预设的任务时延约束条件下,计算使边缘数据中 心的计算资源总量最小的配置方案,并对应设置 云边协同架构工业互联网平台的边缘数据中心、 设备和应用。本申请根据工业互联网平台的特点 建立平台和边缘数据中心间的计算资源配置模 型和任务时延模型,可在保证时延敏感信号或数 据的最小处理时延的前提下,最小化需部署的边 缘数据中心资源,从而降低云边协同架构的工业 互联网平台部署成本。

  • 2021-06-21
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基于工业互联网标识解析的供应链管理系统及管理方法

一种基于工业互联网标识解析的供应链管 理系统,包括产品标识解析溯源应用终端、若干 追溯系统服务器和集成化供应链信息管理平台, 集成化供应链信息管理平台通过互联网与追溯 系统服务器和产品标识解析溯源应用终端互通 互联,企业操作人员将产品信息录入追溯系统服 务器;集成化供应链信息管理平台包括标识解析 体系、企业内运营模块、跨企业协调模块、行业方 案解决模块、开发者管理模块和知识库连接模 块。本发明还提供一种基于工业互联网标识解析 的供应链管理方法,本发明以标识解析技术为基 础,对行业供应链管理平台内涉及到的对象标识 进行统一的管理,可以解决企业间因信息不对 称、物资标识不统一而引起的效率低下等问题。

  • 2021-06-19
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面向移动增强现实的实时深度学习目标检测方法综述

面向移动增强现实的实时深度学习目标检测方法综述

  • 2021-06-22
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2019中国人工智能发展白皮书

随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大。数据显示,2019年中国人工智能核心产业规模就已超过510亿元,预计在2025年将达到4000亿元,未来有望发展为全球最大的人工

  • 2021-06-22
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一种基于大数据体育赛事用联网计分装置

本实用新型公开了一种基于大数据体育赛 事用联网计分装置,包括底板,所述底板顶部的 中心处固定连接有支撑柱,所述支撑柱的顶端活 动连接有套筒,所述套筒的左右两侧均固定连接 有安装架,两个所述安装架远离套筒的一端固定 连接有放置台,所述放置台的顶部固定连接有环 形垫。该基于大数据体育赛事用联网计分装置, 通过设置伸缩架、U形板和连接轴,向右拉动拉 手,将显示屏从计分箱内拉出,通过连接轴在U形 板的内部转动,可以对显示屏的角度进行调节, 设置套筒,启动套筒内的旋转电机,使与旋转电 机输出端连接的计分箱缓慢转动,从而让体育馆 内的观看者了解比赛进程,便于计分箱的展示。

  • 2021-06-23
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一种基于大数据的定位系统

本发明提供一种基于大数据的定位系统,其 涉及旅游定位系统领域,旨在解决现有旅游景点 中采用的电子导游或人工导游会导致线路拥堵 遗漏景点的问题。包括有商家端和游客端,所述 商家端包括有数据显示模块和数据分析模块,所 述游客端包括有定位模块、摄像头、定位收集与 存储模块、数据处理模块、显示模块。

  • 2021-06-23
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物联网与智能家居

将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。其目的是让所有的物品都与网络连接在一起,方便识别和管理。

  • 2021-06-22
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一种机械配件行业工业互联网平台测试工具

本发明涉及机械配件技术领域,且公开了一 种机械配件行业工业互联网平台测试工具,包括 机柜,机柜的内侧壁卡接有多个承托板,承托板 的上端对称固定卡接有两个测试工具主体,承托 板的上端开设有用于放置测试工具主体的放置 槽,承托板的下端左右对称固定连接有两个卡 板,承托板的下端中间位置固定设置有双轴电 机,双轴电机的左右两端输出轴均固定连接有双 向螺杆,双向螺杆的一端通过滚珠轴承与卡板的 侧壁转动连接,双向螺杆的杆壁对称螺纹套接有 两个L形夹持板。该机械配件行业工业互联网平 台测试工具,具备能够对电插头进行稳固的限 位,提高了电插头的连接结构稳固性的优点。

  • 2021-06-21
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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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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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