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螺丝知识图谱:从生产到选择,查询表格都全了

1.紧固和连接作用:适用于现阶段大部分螺丝产品。 2.传动作用(位移作用):如QC检查尺寸用的千分尺。 3.密封作用:如管道的连接密封。

  • 2021-12-16
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井工煤矿5G专网方案探讨

2020年3月,国家发展改革委、工信部、能源局等8部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,提出到2035年我国各类煤矿都将基本实现智能化的目标。2020年7月,中国煤炭工业协会发布了《煤炭工业“十四五”高质量发展指导意见(征求意见稿)》,其中提到煤炭科技发展将以第四次工业革命为统领,以5G、区块链技术等新一代信息技术为重点。当前井工煤矿普遍采用4G+Wi-Fi,难以满足实时、大带宽的传输需求,5G技术将成为智能开采信息传递的内在要求。

  • 2021-12-16
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5G消息共建共享方案探讨

5G消息是短信基础业务升级的最佳选择和方案。作为消息领域的后进入者,运营商只有积极推进共建共享,协同一致共同发展5G消息业务,才能确保业务覆盖的最大化,提升竞争力。根据5G消息共建共享对组网的需求和5G消息网络的特点,深入探讨影响共建共享建设的因素,并结合运营商实际运营需求,提出运营商5G消息共建共享方案和建议。

  • 2021-12-16
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5G网络共建共享安全研究

随着5G网络建设和运营成本的不断增加,5G网络共建共享的必要性和战略意义凸显。目前国内共建共享采用5G MOCN网络架构,使得共建共享双方的移动网络由封闭转向开放,带来了开放性的安全风险。从5G共建共享网络架构出发,分析接入网、承载网、核心网、网管系统等由于共建共享带来的新的安全风险及相应的应对策略,从而保障共建共享场景下双方的网络安全。

  • 2021-12-16
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5G新通话概念和关键技术

在3G、4G时代,借助网络技术速率带宽的大幅提高,实时通话业务仍以语音市场为主,音质实现了高清HD音质的传输,并且支持电话会议。在音频通话基础上,在开始拓展视频市场,支持视频通话。怎么把带宽更高效的利用成为业务发掘的重点,各种增值业务的不断的出现。大家都关注到通话接通前的等待时间的需求,音频、视频彩铃,以及通话后的通话助手开始出现,未接听电话的短信提示等等,业务和体验一直在不断升级。

  • 2021-12-16
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铁路5G-R系统核心网架构研究

5G,全称为“第五代移动通信技术”,是目前最新一代蜂窝移动通信技术,5G技术是当前代表性、引领性的网络信息技术,将实现万物泛在互联、人机深度交互,是支撑实体经济高质量发展的关键信息基础设施。伴随着产业变革和技术革命的不断兴起,5G、AI等新技术已经在各行各业中得到了广泛应用。

  • 2021-12-16
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5G端到端网络切片技术与应用

5G网络已经正式商用,网络切片作为5G网络的关键技术之一,可实现5G网络资源的充分利用。为了研究5G端到端网络切片如何满足千行百业的差异化需求,分析了5G端到端网络切片国际国内标准进展,分析了5G端到端网络切片的关键技术,包括终端、无线网、承载网、核心网以及切片管理器当前主流的实现方式,以及5G端到端网络切片面向商用的主要问题,从而明确后续端到端网络切片需重点解决的问题和研究方向。

  • 2021-12-15
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露天矿山场景下5G专网及应用赋能的探讨

露天矿山生产环境复杂,存在大量的环境监控视频数据、大型设备交互数据等信息,需要一个可靠高效的数据采集和信息传输系统,以实现矿山的人、机、物的全面互联。主要研究 5G 网络在露天矿山领域的技术和应用方案,探讨如何将5G技术应用于露天矿生产环节,利用5G网络大带宽、超低时延的特性,持续推进矿山智能化减人、换人,逐步实现关键岗位机器人替代、监控,最终建成“有人远程控制、无人安全巡检”的智能化矿山。

  • 2021-12-15
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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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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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