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量子科技发展与电力应用情况分析

量子是能表现出某物质或物理量特性的不可分割的最小单位,属微观物理世界研究范畴,本质规则是区别于经典力学“世界是测得准的”的观念---“量子世界是测不准的”。量子力学带来了继牛顿的力学革命、麦克斯韦的电磁革命、爱因斯坦的相对论革命之后的第四次物理革命。

  • 2022-01-13
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后量子密码技术发展分析

密码技术是网络安全的根基。在网络行为已经渗透到社会生活每个领域的今天,无论是网上银行、电子商务还是电子邮件、即时消息服务,密码技术无时无刻不在保护着用户的信息安全。如果当前普遍运用的密码系统遭到根本性威胁,所有网络活动的安全性无疑都将面临严峻挑战。事实上,具有强大密码破解能力的量子计算机近年来已经不断取得实质性进展,研究者们普遍认为应该尽早部署能够抵御这种威胁的后量子密码技术,从而将全球信息网络系统面临的总体风险降至最低。

  • 2022-01-13
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量子保密通信电网应用情况及研究进展

结合电力系统特点,分析了量子保密通信技术电网应用需求。从环境适应性、业务适配性、密码体系兼容性、运维精益化四个维度总结了电网技术研究进展,并针对不同光缆类型、不同量子网络、不同电网业务,概况了电网示范应用情况。研究了以新能源为主体的新型电力系统中量子保密通信技术推广应用中亟需解决的问题,提出了后续研究及应用建议。

  • 2022-01-13
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商业银行零信任安全架构研究

云计算、大数据、移动互联网等新技术的发展,催生出移动办公、业务上云、外部生态对接等新场景,也带来商业银行IT技术架构的变革。传统安全架构以边界为中心进行安全防护,为解决新场景提出的数据开放和共享问题,需开启更多的边界策略,导致管理复杂度增加,同时带来新的安全问题。在这种背景下,不再仅依赖网络位置,而是通过持续度量身份来动态构筑安全边界的零信任安全架构理念脱颖而出。

  • 2022-01-12
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关于我国工业互联网创新发展的战略思考

当前,我国经济正在从高速增长向高质量发展迈进,数字经济与实体经济融合并呈现出快速发展的趋势,制造业新生态迅速兴起。国家深入推进制造强国战略,相继实施了工业强基工程、重大短板装备专项工程、工业互联网创新发展工程等一系列重大工程。工业互联网是生产领域的一次革命,将新一代信息技术与工业领域全方位深度融合,充分发挥我国制造大国和网络大国的优势,成为促进经济发展的重要支撑力量。在此形势下,需要抓住机遇,加快构筑制造业竞争新优势。

  • 2022-01-12
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云原生发展历程与技术体系

在奉行事实标准的IT界,云技术发展多年的今天:开源社区已然是云原生技术的关键推动者,同时也是相关技术标准的制定者。我们知道云原生飞速发展的背景,解决应用的标准化问题:下层基础设施不统一,如何构建通用的弹性扩缩容能力,以及分布式监控、日志和追踪等等。

  • 2022-01-12
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面向垂直行业的网络切片安全隔离研究

在5G公众网络场景下,网络切片可以为不同的垂直行业用户提供差异化服务,有效提高网络利用效率。但是针对安全要求非常苛刻的垂直行业用户,不同垂直行业用户的网络切片间要求严格的隔离,因此当发现初始切片网络不能为垂直行业的用户终端服务时,初始切片网络无法通过切片间的通道传递安全上下文,只能通过5G基站路由到目标切片网络。基于此,研究了如何在尽可能不改变终端的情况下,保证路由过程中安全上下文的隔离和终端的业务连续性。

  • 2022-01-12
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自动驾驶基础--SLAM简介

SLAM是Simultaneous LocalizationandMapping的缩写,意为“同时定位与建图 (同步定位与地图构建)”,是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下,根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时,如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹,同时构建出周围环境的地图。

  • 2022-01-12
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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