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一种工业互联网数据采集和分类处理的方法

本发明公开了一种工业互联网数据采集和 分类处理的方法,属于工业互联网或工业物联网 领域,解决了工业网关采集数据类型和种类固 定,不灵活,增加新数据源,可能需要修改工业网 关,每增加一种工业网关或数据种类,数据处理 平台可能需要修的问题。其技术要点是:以相应 采集点为进行数据的采集,将采集点数据由配置 后台获取,配置后台通过工业网关将数据采集到 传到数据处理平台进行处理,工业网关采集点信 息被修改后,只需同步配置信息到数据处理平 台,数据处理平台处理软件无需修改;能够实现 工业网关采集数据可灵活配置,工业网关通用 化,节约开发和维护网关成本;数据处理平台根 据配置灵活处理数据,节约开发和维护数据处理 平台成本。

  • 2021-06-22
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CS木马免杀技巧分享

Cs是当前主流使用的渗透神器。拥有多种协议主机上线方式,集成了提权,凭据导出,socket代理,office攻击,文件捆绑,钓鱼等功能。同时,Cobalt Strike还可以调用Mimikatz等其他知名工具,支持插件开发,支持团队协作。图形化操作,可以生成多种语言的payload进行上线。

  • 2021-05-07
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2021年中国保险行业数字化升级研究报告

2021年中国保险行业数字化升级研究报告

  • 2021-04-29
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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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蜂窝车联网技术架构与关键技术研究

车联网(V2X)是指通过装载在车辆上的传感器、车载终端及电子标签提供车辆信息,采用各种通信技术实现车与车、车与人、车与路互连互通,并在信息网络平台上对信息进行提取、共享等有效利用,对车辆进行有效的管控和提供综合服务[1]。

  • 2021-05-06
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Nacos 云原生时代微服务治理的中流砥柱-童子龙

企业级Nacos实践性能监测: ? 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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物联网终端设备调度方法及系统

本发明涉及智能楼宇技术领域,具体提供了一种物联网终端设备调度方法及系统,能够在获取到的检测结果中查找出异常检测结果时,对异常检测结果对应的第一终端设备的第一位置信息进行分析,从而确定出多个第二终端设备,然后将每个第二终端设备对应的设备集群的第二权限等级与第一终端设备对应的设备集群的第一权限等级进行比较,进而根据比较结果对第二终端设备的检测灵敏度和检测结果传输速率进行调整。如此,当存在异常检测结果时,能够对比异常检测结果对应的终端设备的权限低的终端设备进行调度,进而实现对异常检测结果对应的位置区域的周边区域进行精准和实时检测,能够在出现紧急情况时确保检测的时效性和准确性。

  • 2021-05-07
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物联网称重管理系统

“计重之星-防作弊智能网络称重管理系统”结合了新-代电子衡器技术、计算机技术、网络通讯技术、数据库技术、多媒体视频技术、I C卡射频卡识别技术、LED光电技术、语音合成技术、条码技术、车牌识别技术、红外检测技术及单片机与PLC自动化控制技术而推出的一款功能强大的称重管理软件。

  • 2021-04-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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