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大数据、智慧城市与智慧交通

智慧交通是智慧城市的一个组成部分,又是一个能够独立运行的子系统。智慧交通管理是智慧交通的核心部分,也是今天城市智慧化最多的体现。在动态综合数据平台中,除了自身的数据采集,同时与大数据库衔接,接入气象预报、旅游客流、体育等综合信息。

  • 2021-04-20
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中药工业大数据关键技术与应用

中药工业是中医药大健康产业的主体。在《中国制造2025》引领和推动下,智能制造日益成为中药制造业转型升级的重大趋势,是促进中药工业高质量发展并服务“健康中国”战略的重要举措,也是增强企业核心竞争力的必然选择。参照德国“工业4.0”,当前我国中药制造业总体处于工业2.0水平,全产业链发展不均衡,1.0,2.0和3.0并存。工业2.0阶段主要完成生产过程的自动化改造,工业3.0阶段主要完成制造业信息化和数字化,工业4.0阶段目标是使制造系统像人一样思考和工作,具有自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制、以及协同工作能力,即实现真正意义上的制造智能化。

  • 2021-04-20
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工业大数据的技术、实践及展望

从工业大数据的应用视角来看,我们首先要回答一个问题“工业大数据的应用场景到底是什么?”或者说“如何识别出工业大数据场景呢?”,这就需要剖析和理解工业大数据的典型特征,看看它跟标准大数据特征是否一致?又有哪些区别与联系?众所周知,大数据的数据特征一般具备4V,即数据量巨大(Volume)、数据类型多样(Variety)、数据处理速度快(Velocity)和数据价值密度低(Value)。而工业大数据除了具备以上特征外,还具有时序性(Sequence)、强关联性(Strong-Relevance)、准确性(Accuracy)和闭环性(Closed-loop)等特征。比如生产车间设备的状态信息就是一组强时序性数据列,其与订单、工况、维修情况等信息又组成了一组强关联性的数据集,这些数据为了支撑设备故障诊断、预测预警等典型场景又需要有较强的准确性,同时这些数据和业务流程都要形成完整闭环。这组特征及其反映的典型应用场景恰恰体现了工业大数据的独特性。

  • 2021-04-20
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工业大数据技术赋能航天试验数据应用建设

本文阐述了基于工业大数据技术对航天试验数据体系的构建思路,通过对试验策划、实施过程以及试验结果评估全过程要素分析,考虑试验数据的分级分类、标准与规范,提出试验数据-仿真模型-专业能力提升、地面验证-在轨作业-跨阶段与项目试验数据应用场景,形成多层次、多阶段、多维度试验数据体系,推动试验数据的再利用、再分析、再挖掘,充分发挥试验数据潜在价值,提升航天产品研制水平。

  • 2021-04-20
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工业大数据白皮书

本白皮书的目标在于梳理工业大数据技术、产业发展现状,通过综述全球主要国家在工业大数据上的战略部署,从典型应用、技术架构的角度进行分析,勾画出工业大数据发展的整体轮廓,并结合国内工业大数据的发展态势,总结我国在推进工业大数据发展过程中存在的问题及难点,为下一步工作理清思路。

  • 2021-04-20
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工业大数据的技术与应用

工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一,可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等,对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。

  • 2021-04-20
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物联网:是泡沫还是技术革命?

对于作为互联网延伸的物联网来说,自然遵循网络经济的普遍原则。物联网作为一个新生事物,就它目前的发展环境来说的确不具备一些基础条件;不过,在一些情况下人们需要增加他的能力控制范围,而物联网的一个重要作用就是增加人们的能力控制范围。

  • 2021-04-20
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物联网和创空间的哪些技术能力成功“破圈“

日前,中国移动物联网和创空间成功孵化了一款以“可变二维码”创新技术为核心的智能巡检管控系统“悟空扫码”,以软硬件组合的智能化、微型化、低功耗、使用灵活等特点,针对铁路、电力、通信等很多行业,解决了线路巡检、机房维护、物业巡更、班组考勤、要客维系等场景中传统巡检系统的各类弊端问题,显著提高了维护效率和质量。该项目2018年6月入孵中国移动物联网和创空间以来,不仅获得了“重庆两江新区物联网产业协同创新中心中移物联网和创空间双创成果对接会”二等奖,还成功亮相中国移动全球合作伙伴大会。

  • 2021-04-20
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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