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数据采集

工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁,是数据的第一入口。现实情况下,由于感知层数据来源非常多样,来自各种多源异构设备和系统,因此如何从这些设备和系统中获取数据,是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域,感知即通常所说的工业数据采集。

  • 2022-11-23
  • 阅读375

TPU演进十年:Google十大经验及教训

David Patterson,Google杰出工程师、UC Berkeley荣誉退休教授、美国国家工程院、科学院院士、文理科学院“三院”院士。他是RISC(精简指令集计算机)、RAID(独立磁盘冗余阵列)和NOW(工作站网络)的缔造者,他与John Hennessy的著作《计算机体系结构:量化研究方法》在业内久负盛名。

  • 2022-11-23
  • 阅读364

计算机的本质到底是什么?

庄子说过吾生有崖,知无涯。以有限的生命去学习无尽的知识是很愚蠢的。所以,学习的终极目标一定不是知识本身,因为知识是表象的、不稳定、会过时。

  • 2022-11-23
  • 阅读367

设备管理知识手册

设备管理知识大全、手册

  • 2022-11-19
  • 阅读225
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  • 45页
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设备管理知识100问

设备是人们在生产或生活上所需的机械、装置和设施等可供长期使用,并在使用中基本保持原有实物形态的物质资料,是固定资产的主要组成部分。 国外设备工程学把设备定义为“有形固定资产的总称”,它把一切列入固定资产的劳动资料,如土地、建筑物(厂房、仓库等)、构筑物(水池、码头、围墙、道路等)、机器(工作机械、运输机械等)、装置(容器、蒸馏塔、热交换器等),以及车辆、船舶、工具(工夹具、测试仪器等)等都包含在其中了。 在我国,只把直接或间接参与改变劳动对象的形态和性质的物质资料才看作设备。

  • 2022-11-19
  • 阅读621

最全物联网入门知识总结

最初的物联网概念,国内普遍认为的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的,当时还被称之为传感网,其定义是:通过射频识别(RFID)、红外线感应、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按照约定的协议,任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。

  • 2022-11-21
  • 阅读343

城市大脑的基本原理与战略意义分析

城市大脑是21世纪以互联网为核心的世界数字生态向类脑结构演化并与智慧城市结合的产物,世界统一的数字神经元将人、物、系统和组织有机的结合在一起实现万物互联,云反射弧机制实现数字神经元的协同工作,解决城市和人类社会的问题与需求,完成跨部门、跨地区、跨行业万物交互。城市大脑的研究与发展对实现TCP/IP、万维网之后第三次世界数字科技的全球标准,对构建军事领域的类脑信息系统新架构都有重要的战略意义。

  • 2022-11-21
  • 阅读383

商业银行数字化转型中的数据治理

2020年4月9日,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据作为一种新型生产要素,与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列,并明确要加快培育数据要素市场,推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护。

  • 2022-11-21
  • 阅读363
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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