数字化转型的“形、型、行”
数据的生命周期是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程。数据全生命周期分为:采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁几个阶段。
5G背景下的物联网技术在物流行业中的应用
华为发布多域协同使能行业数字化转型白皮书_2021_
大数据领域全景解析
数字化浪潮正席卷传统离散制造业,逐步优化了生产车间的工艺条件和生产流程,在这个过程中,边缘计算快速兴起并体现出特有优势。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系,就近提供智能化服务,满足离散制造业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求,其为离散制造业的数字化、网络化、智能化转型提供了强大助力。
不论是当前企业业绩表现良好,还是面对较大的业绩压力;不能是当前企业工作开展顺利,还是面对较大的工作压力,企业都需要静下心来深度研究有关数字化转型问题。未来五年,数字化转型是所有企业都绕不过去的一道坎。
此技术需要的计算资源超出了一般低成本嵌入式计算机所能提供的范围,需要相对高性能的计算机进行处理。因而,如果在单台 AGV 上部署高性能计算机,将导致单台 AGV 的成本过高;如果通过 4G 或 Wi-Fi技术将图像信息传输至中心服务器进行处理,压缩后图像的清晰度会受到明显影响,进而影响定位效果,并且无线通信的延迟与不稳定性也会对 AGV 的正常工作造成影响
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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