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数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求越加丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G(5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术)通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。亚信科技在网络数字孪生方面进行了相关的实践工作,包括网络数字孪生平台和应用案例。该网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析,网络故障快速诊断以及全程可视化应急指挥调度。

  • 2022-08-24
  • 阅读1993

面向数字化转型的生产设备管理

面向数字化转型的生产设备管理

  • 2022-08-24
  • 阅读1921

数据治理:数据集成和应用模式的演进

在企业数据集成领域,已经有了很多成熟的框架可以利用,不同的使用场景下,应该选用不同的应用模式。目前数据集成的主要应用模式有以下几种:联邦数据库模式、基于中间件模式、主数据集成模式、数据仓库模式、数据湖模式,这些模式的技术着重点不同,但在应用上都是解决数据交换共享和使用的问题,以实现数字化企业的数据驱动业务、数据驱动管理的目标。

  • 2022-08-15
  • 阅读1873

台湾问题与新时代中国统一事业(全文)

解决台湾问题、实现祖国完全统一,是全体中华儿女的共同愿望,是实现中华民族伟大复兴的必然要求,是中国共产党矢志不渝的历史任务。中国共产党、中国政府和中国人民为此进行了长期不懈的努力。

  • 2022-08-11
  • 阅读1855

深度|实景三维的市场有多大,四十亿还是四百亿?

现今,随着智慧城市建设水平的不断提升,数字孪生、城市仿真等新概念的出现,空间信息应用从二维向三维转变已经成为大势所趋。在“十四五”全国基础测绘规划中,实景三维中国也是重要建设任务之一。 实景三维中国工程建成之后,可全方位、立体化呈现各类自然资源要素现状和空间分布情况,可高清、立体、可视化精准反映地形空间分布、地表纹理细节、地物形态特征,实现自然空间与数字空间的关联互动。 2022年7月20-21日,在本届WGDC大会上,众多行业内专家汇聚一堂,共同探讨实景三维市场的机遇与挑战。

  • 2022-08-05
  • 阅读1792

工业互联网基本概念及关键技术(295+页 PPT)

工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产万,让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。工业互联网是开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,属于泛互联网的目录分类。它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

  • 2021-06-18
  • 阅读1677
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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

  • 2026-04-11
  • 阅读172
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陕西煤业陈永光:智能化煤矿设备全生命周期管理体系建设与应用

煤矿智能化建设要求煤矿逐步从“点、线、面”式的零散生产作业模式向系统化生产模式转变,“采、掘、机、运、通、抽、监测、地质、水文”等系统通过高速网络有机融合,规范数据标准,从底层消除数据对接瓶颈,实现煤矿系统化、平台化生产。目前,煤矿智能化建设技术装备保障不足,缺乏煤矿智能化方面高端技术人才,而保障煤矿智能化顺利建设至关重要。 近年来,煤矿装备不断优化升级,已从电气机械化逐步向网络智能化发展,这是对煤矿机电设备管理的一次新挑战,机电设备管理稍有疏忽将带来不可挽回的损失。笔者探索了煤矿智能化生产条件下的煤矿设备管理新思想、新理念,提出智能化煤矿设备全生命周期管理体系(简称全生命周期管理体系)。通过分析设备唯一性编码方法,明确环境与设备、人与设备的关系,实现设备的智能感知、自我诊断、超前预测;通过设备闭环管理,保障设备以最佳性能运行并始终处于受控状态,实现煤矿智能化建设。

  • 2026-01-06
  • 阅读206
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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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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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