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万字长文详解工业物联网(IIoT)架构

正在开发多种技术模块,以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而,这可以通过云提供的资源(例如处理、应用程序和服务)来实现。尽管如此,也存在一些负面因素,例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看,这些情况是正在研究的挑战,以满足这个新工业时代的需求,这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变,通过利用云的潜力,但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务,一些物联网技术支柱被用作基础,例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计,并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要,旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等(P2P)架构的研究进行系统的文献综述(SLR),分析这些架构的成功之处和弱点,例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统(MES)中的雾计算(FC)、服务质量(QoS)和连接性,目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。

  • 2024-11-17
  • 阅读447

从能耗大户到低碳先锋——智能互联照明赋能建筑节能降碳

气候 变 化 的 影 响 不仅仅 意味 着 地 球 表 面温 度 升高,还会造成冰川融化、海平面上升和极端干旱等问题,进而造成粮食短缺、温室气体排放增加等问题加剧。气 候 变 化 和 各 个 年 龄 段 人们 的 生 命、 生 计、 心 理 健康和福祉息息相关

  • 2024-11-16
  • 阅读315
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  • 24页
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从“双碳”目标认知到碳资产管理

中国提出“30·60”的“双碳”目标,这一承诺带来的产业结构调整是生活生产方式、发展理念和发展方式系统性的变革,是技术创新、投资理念和配套制度的变革。一方面发展必然带来碳排放,另一方面时间短、任务重,有效实施并非容易的事。因此,需要深入思考在制订“双碳”目标和行动方案的前提下,资产视角下的运营和结合乡村振兴的创新投资模式。

  • 2024-11-16
  • 阅读239
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创新型分布式发电与储能-32页

目前,在德国分布式可再生能源在可再生能源的总装机容量中占比巨大。光伏技术尤其重要。因为发电量的波动性,系统需要更多的灵活性,才能确保电力供应的稳定。一个重要的灵活性选项是使用储能设备。尽管在配电层面上已经存在各种储能技术,但推动创新可能有助于解决当前问题,进一步降低成本,加速能源转型。过去二十多年间,中国系统层面上的可再生能源发电容量取得了突飞猛进的增长。但是,分布式发电仍有巨大的潜力有待挖掘。创新有助于推动分布式发电的应用,可帮助中国实现其减排目标。

  • 2024-11-16
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储能技术课件-面向新型电力系统的新型储能电站系统集成及运营支撑关键技术

高效的散热及温度均衡控制技术 , 降低电池的温升及温差; 针对不同的应用场景和站址 , 采用合适的技术方案; 运维过程中的温度均衡控制技术;

  • 2024-11-16
  • 阅读188
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  • 15页
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白皮书:央国企数智谈(180页)

上善若水。水是关系到城市发展与大众生活质量的重要资源,对水资源的创新管理,最能显见城市建设者的智慧……走进深圳市环境水务集团,让这一认知显得更为鲜活

  • 2024-11-16
  • 阅读339
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  • 180页
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2024中国人形机器人产业发展蓝皮书

人形机器人是当今世界科技领域最具潜力和前景的产业之一。随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展,人形机器人作为未来产业的新赛道和经济增长的新引擎,将深刻变革人类生产生活方式,重塑全球产业发展格局。

  • 2024-11-15
  • 阅读450
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  • 162页
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2024未来会议—AI与协作前沿趋势白皮书

2024未来会议—AI与协作前沿趋势白皮书,2024未来会议—AI与协作前沿趋势白皮书,2024未来会议—AI与协作前沿趋势白皮书,中服云、工业互联网

  • 2024-11-15
  • 阅读352
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  • 128页
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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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