CIR大数据分析系统

从大量数据中快速的发现异常/故障信息对数据进行图形化展示，便于查阅多方位采集信息，还原故障环境,对大量数据进行建模分析，找出规律,进行预警。

2021-06-23
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油气行业数字化转型白皮书

中油瑞飞联合北京大学光华管理学院董小英教授研究团队、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、安永（中国）企业咨询有限公司、中国石油大学（北京）人工智能学院、北京石油化工学院人工智能研究所联合撰写了《油气行业数字化转型研究报告》。等单位，历时九个月深入调研和思考，对油气行业的数字化转型案例和实践进行了收录整理和详细解读，为进一步的学术研究和产业实践提供了重要参考。

2021-06-23
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基于数据筛选的数据存储方法

本发明涉及一种基于数据筛选的数据存储方法，该方法包括获取待存储数据，待存储数据包括多个层级数据，在每个层级数据下还包括有数据信息；在中央处理器内还设置有层级矩阵G（G1，G2，G3，G4，G5）和数据相似系数矩阵K（K1，K2，K3，K3，K5），在进行数据相似性比较时，若同为任意层级的两个数据的相似性大于等于该层级对应的系数，则表示该层级的两个数据相似性较高，判定为重复数据；否则不进行数据筛选，将筛选的层级数据以及该层级数据下对应的数据信息进行存储，作为当前数据层级的异地备份数据。通过对存储的数据按照特定的格式进行划分，并且对每个层级设置不同的相似系数，便于对数据的相似性进行准确的判断，要采用相似性系数较高的参数，提高数据比较的准确性。

2021-06-23
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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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工业互联网平台

本申请提出一种工业互联网平台，属于计算机应用技术领域。其中，该工业互联网平台包括：设备层用于采集生产设备、生产人员、生产环境的监测数据发送至边缘层；网络层用于将设备层采集的监测数据发送至边缘层，以及将边缘层下发的控制策略发送至设备层；边缘层用于获取监测数据并转发至PaaS层，并根据预设的监测规则对监测数据进行数据分析，以生成控制策略并下发至设备层；IaaS层用于对监测数据提供计算与存储资源；PaaS层用于对IaaS层存储的监测数据进行大数据分析与大数据建模；SaaS层用于运行信息平台、中央控制操作系统，以实现业务运行。由此，通过这种工业互联网平台，提升了煤矿生产的自动化和智能化程度，保证了煤矿生产安全。

2021-06-21
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阿里云研究中心推出白皮书《supET-打造共生型工业互联网平台生态》

阿里云研究中心推出白皮书《supET - 打造共生型工业互联网平台生态》

2021-06-21
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无线大数据部署方法及装置

本公开涉及- - 种无线大数据部署方法及装置，包括获取目标节点信息；获取系统信息,并根据所述系统信息确定对应的所述程序包；将确定的程序包同步至所述目标节点,以使所述目标节点安装所述程序包包含的数据采集和处理程序； .用户身份信息和系统地址信息并同步至所述目标节点,以使所述目标节点访问对应的在线系统和认证系统。通过将程序包和用户身份信息和系统地址信息同步至目标节点,实现目标节点上一键部署无线大数据项目，部署过程中无需关心后台的处理过程,降低了部署无线大数据时的难度,根据本公开实施例的无线大数据部署方法及装置能够简单、便捷的部署无线大数据。

2021-06-20
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科研大数据质量管控模型仿真研究_丰佰恒

目的/意义]大数据时代科研数据激增，与此同时劣质科研数据的传播给中国与世界的科研工作带来巨大的挑战，如何合理有效地管控劣质科研数据是科研工作所面临的难题。[方法/过程]面向科研大数据质量管控的紧迫需求，结合博弈论模型、改进病毒传播SIR模型构建科研大数据质量管控模型（CM-SRBD），并对科研大数据各阶段管控措施效果进行仿真模拟。[结果/结论]研究表明，科研大数据质量管控是一个以控制劣质科研大数据在数据生态链中传播、提升科研大数据质量为目标，以“源头博弈阶段（G）—传播阻隔阶段（D）—修复淘汰阶段（E）”（GDE）为一体化管控阶段，以建立产出质量控制机制、设立数据隔离空间单元、引入劣质状态优选机制为管控策略体系，进而对具有“致命性、隐藏性、专业性、潜伏性”的劣质科研大数据实现有效管控，以减少易劣质科研大数据、快速发掘暗劣质科研大数据、有效优化数据修复流程，从而维护科研大数据生态平衡的动态过程。

2021-06-18
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2026人工智能时代全球教师关键能力报告

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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

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