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(童子龙)2020-阿里云-云原生峰会-掌门教育云原生落地实践

? 采取双监控系统:自研监控工具和 Nacos 官方监控工具 ? 采用 8C16G 三台集群部署 ? 将近 660 个服务(非实例数)瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server,CPU 增长 3% ? 系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右 ? 内存增长到 72%,归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据(MetaData)

  • 2021-05-06
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华为:全场景人工智能助力智能制造

近十年来,由于引入了机器学习尤其是深度学习的技术,人工智能得以取得重大进展。深度学习技术在CPU运算时会涉及大量卷积神经网络的模型及矩阵乘的数学运算,而传统的CPU平面结构,在做运算时效率非常低。

  • 2021-05-06
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国内首只“智能制造ETF”上市,投资新领域!

在数字化经济大潮下,戴尔易安信PowerMax帮助企业IT基础架构进行现代化转型,使数据得到有效使用并进一步释放其价值,全方位满足业务需求,助力智能制造创新传统制造业。

  • 2021-05-06
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视比特机器人:以持续创新的AI+3D视觉技术迎接“柔性化趋势”的挑战

拥有业内顶尖的AI +3D视觉技术的视比特团队,凭借国际领先的3D视觉技术、从制造业与物流业柔性场景需求痛点出发,研发了基于3D视觉引导机器人智能供包拣选快递包裹系统、多SKU混合无序箱子拆垛码垛机器人、移动式拣货补货机器人,填补了多项国内空白,业界反响强烈。

  • 2021-04-27
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工业机器人行业研究报告:景气周期开启,智能制造先锋

根据 IFR 数据统计,2019 年我国每万名产业工人所拥有的 工业机器人数量仅为 187 台,远低于日本、德国等传统制造业强国的水平。近年 来,一方面人口红利的逐渐消失使我国人工成本的快速上升,另一方面工业机器人 产业链上国产化率的不断提升又降低了企业进行自动化改造的资金门槛,二者将共 同推动机器换人的进程,带动工业机器人行业的发展。

  • 2021-04-27
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丙烷脱氢工艺发展趋势分析

近年来国内丙烯工业发展迅速,2019年,国内新增丙烯产能达到3.66 Mt,同比增长10.6%。在新增产能中,传统石化路线占比明显下降,新兴工艺产能增长迅猛,占新增产能的81.15%。当前全球乙烯原料多元化和轻质化发展趋势明显,采用乙烷等轻烃制乙烯将成为趋势,传统路径石脑油裂解副产的丙烯产量增速将趋缓,丙烷脱氢(PDH)或将成为未来丙烯扩能的主要方向。PDH工艺有着原料单一、流程短、丙烯收率高、投资成本低、经济性高等优势。未来如何拥有长期、稳定、相对低廉的丙烷资源和充足的丙烷储存设施,将成为影响PDH发展的关键。

  • 2021-04-26
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认知计算、区块链IoT、物联网安全…看懂的人将控制未来

目前B2C消费产品占据物联网市场超过半壁江山,但是根据IDC的预测,到2020年,物联网市场的80%以上将用于B2B应用。 当代世界,各种前沿科技层出不穷,形成了人工智能、虚拟现实、区块链等相互叠加的科技爆炸时代。借由这些新技术的应用,物联网将创造新的商业模式、新的工作流程、新的生产力引擎以便形成更好的成本控制和用户体验。

  • 2021-04-26
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(疫情防控)综合云平台建设方案2020(新版)

疫情防控综合云平台通过人脸身份信息数据,提供相关的核查上报、数据分析、数据报告等服务。不仅能够帮助企业、学校、社区、城市进行信息整合,便于进行规范化、系统化的管理,还能够帮助政府部门在防疫期间实时、动态掌控各市区、社区、村镇的疫情情况,进而为合理的决策和部署奠定基础。

  • 2021-04-25
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竞争对手分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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