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除了芯片,我们还应关注这六大核心技术!

设备智能化的体现就是典型的软件定义机器,包括机器轻松连接至互联网;将APP和分析结果嵌入机器和云,实现智能化和自我意识;无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能,为用户提供智能,实现持续改进;通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

  • 2021-07-28
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最全的工业机器人知识介绍

工业机器人广泛使用在产业制造上,汽车制造、电器、食品等,能替代反复机器式操纵工作,是靠本身动力和控制才能来实现种种功用的一种机器。它能够承受人类指挥,也能够按照事先编排的程序运转。今天我们讲讲工业机器人基本主要构成部分。

  • 2021-07-28
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细数二十世纪最伟大的10大算法

蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看这两个实数是否在单位圆内。生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和正方形面积之比为PI:1,PI为圆周率),当随机点取得越多(但即使取10的9次方个随机点时,其结果也仅在前4位与圆周率吻合)时,其结果越接近于圆周率。

  • 2021-07-28
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浅析车联网安全技术要点

现在的汽车变得越来越聪明了,启用泊车系统则汽车可以自主寻找停车位,启用自适应巡航系统则汽车可自动调速跟车行驶,然而我们在享受汽车智能化带给我们便捷和舒适的同时,也面临智能汽车所带来的安全问题,那么智能汽车安全如何分类?黑客如何攻击智能汽车?车联网安全技术如何布局?

  • 2021-07-08
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车联网关键技术及其发展趋势与挑战

车联网是未来智能交通的重要组成部分,也是目前国内外研究的热点问题。围绕车联网,综述了其关键技术及其研究进展,并展望了该领域的发展趋势及其挑战。车联网由感知层、网络层和应用层组成,利用V2X技术实现人、车、路、云之间的信息交互。车内网通过整体感知、定位和语音识别等技术来构建单车网络;车际网通过移动边缘计算、软件定义网络、网络切片和区块链等技术实现车辆的智能互联。未来车联网将与5G技术深度融合,实现车车/车路协同控制与自动驾驶。

  • 2021-07-08
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智能制造与工业互联网技术架构分析

在我国工业制造领域发展过程中,只有更好地利用“互联网+智能制造”技术体系,充分发挥“互联网+智能制造”技术在传感器应用设计、微控制器编程以及控制网络中的应用,并实现其有机结合,通过对互联网和个性制造等技术进行深入研究与具体分析,在“互联网+智能制造”技术架构中才能够更好地实现工业制造技术要求。

  • 2021-07-12
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5G和5G演进:工业控制应用场景白皮书

5G给工业制造领域的基础网络升级带来了巨大的机遇,但同时5G赋能行业应用依然面临巨大的挑战。一方面,面向千行百业不同类型的应用场景,5G在上行能力、低时延、确定性和精准定位等方面依然存在不足,为此,5G兑现现有能力的同时,也需要持续演进。2021年4月27日3GPP正式定义了5G-Advanced(5G演进),5G-Advanced将为5G定义新的目标和能力,通过5G全面演进和增强,使能5G在更多行业应用领域的价值。另一方面,随着5G行业数字化项目的全面开展和持续深入,需要发掘更多具有推广价值且适合5G的应用场景,充分发挥5G作为ICT基础网络和信息化高速公路的价值和优势。

  • 2021-07-29
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AI时代竟有智能化鸿沟,具备哪些条件才能跨过?

移动互联网“早古”时期,普通人因为收入差距问题而无法做到人手一部智能手机,从而导致数字鸿沟。同样,在当前这个AI,也就是人工智能扮演越来越关键作用的时代,企业也站在了类似的抉择交接线上——是否有足够的实力或能力拥抱智能化?而这个问题的成本,可就不是一个小小的智能手机了。因缺少AI人才、技术积累或财力支持而难以靠自身力量完成AI基础设施建设的企业,在智能化转型的过程中正将面临这样的智能化鸿沟,能否破解,很可能会关乎新十年中它们的命运走向。

  • 2021-07-30
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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

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