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一种工业互联网数据采集装置

本实用新型提供一种工业互联网数据采集 装置,涉及工业互联网技术领域,包括安装板,所 述安装板前侧壁开设有两个对称设置的滑轨,且 滑轨内部滑动连接有电动滑块,且电动滑块前端 共同固定连接有L型支撑板,所述L型支撑板上侧 壁放置有采集箱,所述L型支撑板下侧壁设有对 应的固定组件,所述采集箱内臂固定连接有第二 电动机,且第二电动机的输出端固定连接有转动 盘,且转动盘通过两个连接组件连接有两个采集 器。本实用新型中,采用电动滑块和滑轨,启动电 动滑块,使得带动L型支撑板上的采集箱在安装 板的前侧壁进行移动,这样能够对不同位置的工 业气环境的数据进行采集,这样具有多样性,采 集的效果好,数据准确性高。

  • 2021-06-21
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一种基于轨道交通工业互联网的工业时序数据检索方法

本申请公开了一种基于轨道交通工业互联 网的工业时序数据检索方法,该方法包括:步骤 1,获取轨道交通系统中列车行驶过程中的时序 数据集,并将时序数据集进行图片化变换,生成 图片数据集;步骤2,构建卷积神经网络模型,并 利用轨道交通系统中的历史数据集,对卷积神经 网络模型进行训练,利用训练好的卷积神经网络 模型对图片数据集中的数据进行特征提取,生成 特征向量;步骤3,计算特征向量与历史数据集中 数据之间的相似度,将相似度最高的数据,记作 时序数据集中数据的检索数据。通过本申请中的 技术方案,对轨道交通系统中的时序数据进行图 片化,使得可以分析的数据覆盖面更全,提高轨 道交通时序数据检索的有效性和准确性。

  • 2021-06-21
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一种数据存储装置、工业互联网高并发数据处理系统

本说明书公开了一种数据存储装置、工业互 联网高并发数据处理系统,其中,工业互联网高 并发数据处理系统包括:物联网层、数据网关层、 数据存储层、数据计算层、数据应用层;其中,所 述物联网层,用于采集数据,并将所述数据通过 IOT接入层传输至所述数据网关层;所述数据网 关层,用于基于规则引擎对所述数据进行过滤转 发;所述数据存储层,用于将所述数据网关层转 发的数据;所述数据计算层,用于统计所述物联 网层采集的数据中的设备状态进行分析和统计, 获得结果;并将所述结果存储至数据库;所述数 据应用层,用于调用所述数据存储层存储的数据 以及所述数据计算层获取的结果进行应用数据 调用服务。

  • 2021-06-20
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一种面向工业互联网标识解析的自适应IPv6地址分配方法

本发明公开了一种面向工业互联网标识解 析的自适应IPv6地址分配方法,本方法步骤包 括:1 )将工业互联网IP地址划分为若干层,每一 层对应一段地址空间;2)对于每一层L,当申请分 配地址空间总量超过该层L地址空间中每个空闲 地址段的容量,并且该层L可用地址空间大于当 前申请分配地址空间总量并且该层L的地址空间 HD比率未达到设定阈值时,则对用户的地址申请 进行分解,并为分解后的每一地址段分配空闲地 址。本发明不仅可以在避免产生过多地址碎片, 而且实现了对总体分配效果的提升。

  • 2021-06-21
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更新ABB工业机器人转数计数器的方法

一、 什么是机械原点? 机械原点也称物理参考点,是实际存在一个物理输入信号,安装在机械上的一个行程开关或接近开关,只要不改变信号的安装位置,机械零点是固定不变的。 二、为什么要更新转数计数器? ABB 6轴关节机器人每个轴都有一个机械原点,当机器人丢失原点位置后,需要机械原点作为参考点跟新原点位置数据。

  • 2021-06-13
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蚂蚁金服技术中台架构实践

本文整理自,阿里高级技术专家-许文奇在2019阿里云峰会上的分享《技术中台-分布式架构在蚂蚁金服的实践》,结合技术领导力社区架构专家的点评和解读,全面解析阿里技术中台的架构实践。

  • 2021-06-07
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数仓同步之道&技术栈&ETL加载策略

? ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ] ? ETL之技术栈 [ 重工具 vs 开发语言 ] ? ETL加载策略 [ Merge、Delta、拉链 ]

  • 2021-06-07
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什么是“太赫兹”?6G技术实现突破就靠它?

5G商用刚刚落地,6G研发工作正式启动的消息就已经传来。与6G同时进入公众视野的还有一项新技术,那就是“太赫兹”。太赫兹通信能够提高信息传输速率,大幅提升网络容量,被认为是实现6G的关键技术。“太赫兹”究竟是什么呢?

  • 2021-05-31
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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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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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