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应用于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端

本申请是关于应用于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端。在应用本申请方案时,全局识别因子是基于状态识别报告和交互清单确定的,而状态识别报告和交互清单是可以通过交互型生产数据对应的第一智能设备和第二智能设备来确定的,在根据全局识别因子对第一智能设备和第二智能设备进行识别时,没有直接对交互型生产数据进行特征分析和处理。这样,在交互型生产数据过大时,能够通过对状态识别报告和交互清单进行分析,以实现对交互型生产数据对应的不同智能设备的状态的间接识别,能够有效控制时间成本。在一些时效性要求较为严格的工况下,通过上述方法能够快速、准确地识别出智能设备的状态。

  • 2021-06-18
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一种工业互联网标识解析系统代理服务的实现方法

本发明公开了一种工业互联网标识解析系统代理服务的实现方法,本方法中,首先是在服务器的8000端口搭建Handle系统的代理服务器,然后在Handle系统的前端调用代理服务器提供的接口并以编程的方式使用HTTP协议来注册和管理标识,用户发出对应的RESTAPI请求,经过身份验证之后,代理服务器给出相应的HTTP响应。代理服务可以为工业互联网标识解析二级节点提供代理服务。本代理服务还开发了标识模糊查询功能、标识解析量统计功能、批量注册标识功能以及服务器状态监测功能。

  • 2021-06-18
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一种工业互联网用数据安全智能网关

本实用新型公开了一种工业互联网用数据安全智能网关,包括网关主体,所述网关主体的上端设置有开关,所述网关主体的下端固定连接有支撑底座,所述支撑底座的四周固定连接有定位保护底座机构,所述网关主体的前端设置有信号接口、电源接口与天线,所述电源接口位于信号接口的一侧,所述天线位于信号接口与电源接口的两侧。本实用新型所述的一种工业互联网用数据安全智能网关,设有定位保护底座机构与锅型可调节信号增强机构,能够方便更好的对装置进行放置与保护,增加装置工作的稳定性能,不易损坏,还可以方便增强装置的信号输出,便于进行调节,控制效果更为优异,提高装置使用性能,带来更好的使用前景。

  • 2021-06-18
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3.5 GHz频段5G系统对ATG系统干扰分析

探讨对5G的干扰性因素,并对如何解决问题提出自己的见解。

  • 2021-06-16
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服务机器人核心技术模块分析

在疫情催化之下以及数年的持续高速增长基础上,中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大。认清发展现状,理清发展逻辑,紧跟发展机会,是产业当中所有参与者需努力的方向。 服务机器人核心技术模块分为环境感知技术、运动控制技术、人机交互技术、操作系统技术和芯片技术。

  • 2021-06-12
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工业互联网的选择:平台、应用还是服务?

现在评价一个工业互联网,往往是看上面的应用,而不是评价平台本身。这种情况有合理之处,也有不合理的地方。 “是骡子是马,拉出来溜溜”。工业互联网做得好,当然应该有实际的案例。如果连拿得出手的案例都没有,谁会相信这个平台好呢?所以,用应用评价是有合理性的。

  • 2021-06-13
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优必选服务机器人NLP技术最新研究进展

12月18日,优必选研究院技术专家罗沛鹏在智东西公开课进行了一场的直播讲解,主题为《优必选服务机器人自然语言处理技术》,这也是优必选专场第7讲。 在本次讲解中,罗沛鹏老师首先从自然语言处理技术的研究出发,对优必选的自然语言处理在机器人中的应用,如场景交互中的多轮对话问题,以及AI写作创作等方面进行全面解析,并对优必选自然语言处理在机器人上的应用案例进行解析。

  • 2021-06-11
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知乎推荐算法工程师面经分享

旨在为想了解推荐系统和机器学习的同学们提供一个快速入门的平台。专注于分享经典的推荐技术,致力于传播基础的机器学习、深度学习、数据挖掘、社交网络分析等方面的知识。

  • 2021-05-07
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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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