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如何实施工业物联网?

现在,全世界范围的制造企业似乎都对部署工业物联网(IIoT)表现出热情,这是一项以数据分析为重点的数字化革命,旨在提高生产效率、运营可靠性以及供应链绩效。要想在转型升级的变革中获得成功,制造企业应该制定一个灵活的IIoT框架,以实现跨领域和专业的安全协作,改变工作流程,提高信息共享和功能团队之间的合作,并利用外部专家和知识供应商,来补充内部资源的不足。

  • 2022-01-04
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工业物联网的架构、关键技术与应用

物联网可以看作是一个能够在全球范围内进行远程连接和控制的网络。这种对物体实现远程连接与控制的基本需求是传感(感知)。在传感层,带有标签或传感器的无线智能系统能够在不同的设备之间自动感知和交换信息。这些技术显著提高了物联网感知和识别物体或环境的能力。在某些工业中,需要分配通用唯一标识符(UUID)给每个可能的服务或设备,具有UUID的设备可以很容易地识别和检索。

  • 2022-01-03
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边缘计算产业现状与发展建议

随着5G商用,以及IoT和AI的发展,边缘计算的规模和业务复杂度显著增加,边缘实时计算、边缘实时分析和边缘智能等新型业务不断涌现,对边缘基础设施的效率、可靠性和资源利用率有了更高的要求。如何结合云计算发展趋势,打造边缘基础设施成为一个新课题。梳理了边缘计算发展现状,包括边缘计算产业规模、国际国内的电信运营商在边缘计算领域的试点工作,讨论了“多云混合”对边缘计算的影响,分析了边缘计算存在的问题和挑战,并结合项目实践给出了相应的发展建议

  • 2022-01-04
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一文get边缘计算网络主动安全防御与技术短板

边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。

  • 2022-01-03
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新型5G智慧园区建设策略建议

近年来我国园区转型步伐加快,各地纷纷开展了智慧园区建设。以5G为引领的新一代信息技术引发了新一轮的智慧园区建设。通过对智慧园区的发展现状及趋势进行分析,结合5G智慧园区的需求和目标,以某视频产业园区为例,阐述了新型5G智慧园区建设策略建议,以顶层设计为引领,构建信息基础设施,以园区智能运营管理平台(IOC)为核心,助力产业升级与园区管理。

  • 2022-01-04
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埃森哲:人工智能应用之道(高管指南)

人工智能已成为不容忽视的市场因素,每位高管都务必积极应对、密切关注。埃森哲在2019年夏季达沃斯论坛发布指南,帮助企业高管清楚地了解人工智能的基础技术、

  • 2022-01-03
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阿里云研究中心-人工智能应用实践与趋势

阿里云:人工智能应用实践与趋势。阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工

  • 2022-01-03
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5G共建共享边界优化案例与探讨

随着通信行业的飞速发展,5G网络建设将进入白热化阶段。在网络融合化、共建共享化、终端和业务多样化的大趋势下,无线网将出现多运营商、多厂家、多制式共存的局面。跨厂家、跨运营商用户的网络结构前所未有的复杂,无线优化工作形势严峻。在测试并分析单站、道路、厂家边界等特殊场景后,针对发现的共建共享环境下易出现的若干问题进行排障总结。

  • 2022-01-04
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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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可信数据空间建设方案

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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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