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工业互联网中边缘层的语义转换方法及中间件

本发明实施例提供一种工业互联网中边缘层的语义转换方法及中间件,其中方法包括:解析由发送端发出的协议报文,获得转发规则和源数据,所述转发规则中配置选定的语义转换模块;将所述源数据发送给所述语义转换模块,以使得所述语义转换模块根据所述源数据从预设的转换规则库中获取对应的语义转换规则,并根据所述语义转换规则将源数据转换成目标数据。本发明实施例能够实现有序的语义转换,通过预先配置转换规则库,利用解析协议报文获得源数据获取语义转换规则,增强了语义转换的灵活性,便于二次开发。

  • 2021-06-16
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企业信息化管理(非常实用)

企业信息化管理(Enterprise Informatization Management,简称EIM):是指对企业信息实施过程进行的管理。是信息技术由局部到全局、由战术层次到战略层次向企业全面渗透、运用于各个流程、支持企业经营管理的过程。

  • 2021-06-12
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6G总体愿景与潜在关键技术

随着5G大规模商用,全球业界已开启对下一代移动通信技术(6G)的研究探索。面向2030年及未来,人类社会将进入智能化时代,社会服务均衡化、高端化,社会治理科学化、精准化,社会发展绿色化、节能化将成为未来社会的发展趋势。从移动互联,到万物互联,再到万物智联,6G将实现从服务于人、人与物,到支撑智能体高效联接的跃迁,通过人机物智能互联、协同共生,满足经济社会高质量发展需求,服务智慧化生产与生活,推动构建普惠智能的人类社会。

  • 2021-06-10
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基于多线程技术实现软件智能化自动升级的系统及方法

本发明提供了一种基于多线程技术实现软件智能化自动升级的系统及方法,通过主线程监听系统端口;通过连接处理线程从主线程轮循接收来自服务中心的通信连接,处理数据并将作业对象写入内部队列结构;通过任务工作线程处理内部队列结构中的作业对象,进行作业类型分离后,分派给线程池内的工作线程处理;通过版本升级线程定期访问服务中心,在通过服务中心的审核后下载升级文件并进行自动升级操作;通过线程池增加或停用工作线程,执行任务工作线程分派的作业。本发明通过多线程技术采用远程过程调用进行数据传送方式极大提高了软件的整体运行效率,在客户机-服务器模式下实现了智能化自动升级,同时有效提高了升级工作的灵活性、简易性。

  • 2021-05-07
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一种基于滚动窗口调度技术的软件机器人集成控制调度程序设计方法

本发明公开一种基于滚动窗口调度技术的软件机器人集成控制调度程序设计方法,包括重调度时机的选择、重调度岗位的选择与任务序列的生成三类模块。其中,重调度时机选择模块采用周期驱动与事件驱动的混合策略决定调度时机,在保证知识产品转化过程连续的同时,也使调度程序能够应对作业环境的变化:重调度岗位选择模块在保证各类软件岗位额定作业数量的基础上,采用基于优先级的选取策略,优先处理紧急任务又兼顾各类软件岗位选取的公平;任务序列生成模块充分考虑不同计算机设备执行各类软件岗位的性能差异,在可接受的算法复杂度范围内,寻求软件岗位的处理时间与计算机负载平衡的最优化。三类模块组成的集成控制调度程序,实现了待作业软件岗位任务序列的自动生.成,在释放人工的同时,提升了计算机设备的利用效率与软件岗位的处理效率。

  • 2021-05-07
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OpenYurt-让云原生和边缘计算无缝融合的奥秘-何淋波

边缘云计算是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台,并与中心云和物联网 终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构,通过将网络转发、存储、 计算,智能化数据分析等工作放在边缘处理,降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本,并提供全网调度、算力分发等云服务。

  • 2021-05-06
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高炉炉喉钢砖修复

由于长期受到高温的烘烤和带有粉尘的高速气流的冲刷, 马钢 1 #2500m3 高炉的炉喉钢砖在大修前出现了严重的磨损和变形, 已严重制约了高炉的生产, 钢砖修复时, 如何保证内表面的安装精度和强度是最为关键的因素。

  • 2021-05-07
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大庆油田企业转型发展分析

大庆油田有限责任公司作为资源采掘型企业,资源走向枯竭是必然要面对的问题,转型升级是保持其高质量可持续发展的必然路径。分析国际石油公司转型方向和路径,结合公司现状、环境分析,明确企业转型方向:一是页岩油支撑稳产、开发技术闯市场、培育新能源业务;二是延伸产业链、增加附加值、发展新业态。提出多元化和产业链延伸两条转型路径,讨论大庆油田公司转型升级发展战略规划路线,为中国能源公司转型升级发展提供借鉴。

  • 2021-04-28
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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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