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运营商NB-IoT部署策略探讨

NB-IoT成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络,只消耗大约180 kHz的频段,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络,以降低部署成本,实现平滑升级。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较多设备的高效连接,同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。

  • 2021-12-29
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大数据导论:城市大数据-2

城市大数据包含城市涉及的所有数据的综合,是一个总体的概念。 城市里所有的物理设施、各类系统、气候、空气、水质其他环境以及人 的行为、位置,或者生理病理特征都可能成为被采集的数据。

  • 2021-12-29
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大数据导论:数据可视化工具简介

按照可视化应用角度来划分,可以分为: ? 大型企业软件供应商应用。如,微软的Excel、IBM的 SPSS/ManyEyes、Actuate的BI报表工具或Teradata的可视化模块等 ? 专有的最优性能应用。例如,Tableau、Visually等 ? 流行的开源工具。例如,D3、R语言、Gephi、echarts等 ? 设计公司。例如,Stamen和Lemonly公司等 ? 创业公司、网络服务以及其他资源

  • 2021-12-29
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蜂窝车联网(C-V2X)演进技术研究

车联网是实现智能交通和自动驾驶的重要技术之一,蜂窝车联网(C-V2X)作为当前全球车联网的主要候选技术,目前正处于NR-V2X增强研究阶段。首先基于C-V2X在3GPP的标准化研究进展,引出了NR-V2X增强阶段的研究背景,进而针对NR-V2X增强阶段的技术需求,重点阐述了直通链路终端节电机制和直通链路终端间协调机制的主要技术特性和技术方案,最后展望了NR-V2X后续技术演进方向。

  • 2021-12-28
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面向隐私安全的车联网群智感知系统架构

车联网群智感知可以充分利用参与车辆的移动性来定向地为有需要的个人或组织提供精准的数据服务,然而这也使得车辆在V2X通信时将面临更严峻的隐私安全威胁。因此,首先分析了车联网群智感知系统架构的设计需要考虑的关键因素,其次讨论了群智感知系统面临的隐私安全威胁及相应的安全需求,最后提出了一种保护隐私安全的区块链赋能的条件分布式车联网群智感知系统架构,为未来车联网群智感知系统的发展和完善、部署和应用提供参考。

  • 2021-12-28
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提高现有余热发电系统热效率的新思路探索

提出了水泥厂低温余热发电系统余热深度回收利用的技术路线,以解决水泥厂低温余热发电系统普遍存在的余热锅炉排烟温度过高和蒸发量不足的问题。提出的两种余热深度利用方案,分别为窑头余热锅炉排烟余热回收至给水系统技术路线(方案一)和窑头窑尾余热锅炉能量优化配置技术路线(方案二)。方案一通过加热窑头余热锅炉给水温度,将窑头余热锅炉排烟温度从115℃降低至85℃,提高了系统余热利用效率。方案二通过优化能量在窑头和窑尾余热锅炉之间的分配,将窑尾余热锅炉排烟温度从219℃降低至201.3℃,提高了系统余热利用效率。方案一低温余热发电系统的年收益为101.24万元/年,静态投资为190万元,静态投资回报期为1.88年。方案二低温余热发电系统的年收益为210.88万元/年,静态投资为165万元,静态投资回报期为0.78年。这两种方案均在节能方面具有显著的经济效益,符合国家节能减排的要求,对水泥厂低温余热发电系统的余热深度利用具有一定的指导意义。

  • 2021-12-28
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不同煤种对熟料烧成的影响

水泥熟料煅烧过程中,煤的燃烧特性对熟料的烧成起着至关重要的作用。本文研究了烟煤、无烟煤以及混合煤三种煤燃烧过程中的着火特性、燃尽特性及燃烧温度,并结合生产实际数据,分析了不同煤种对熟料煅烧的影响。为实践中不同煤种的使用提供参考。

  • 2021-12-28
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5G+工业互联网在大型石化项目中的应用实践

石油化工行业属于典型的流程工业,工程质量管理难度很大。目前的管理方法主要停留在对文档标准化管理和人工现场巡查的层面,缺乏有效的与工程施工现场结合的手段。在石化行业大型工程项目管理过程中,基于5G专网、物联网、人工智能和边缘计算等技术融合进行管理,可以很好地解决人员合规、行为识别、生产安全管控、质量管控、隐蔽工程追溯、环境风险感知、风险预警、实时告警等痛点问题,有广阔的应用前景和应用价值。

  • 2021-12-28
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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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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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