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机器人磨抛力柔顺控制研究进展

机器人磨抛力柔顺控制研究进展,在之前的技术上实现突破

  • 2021-06-22
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Android物联网应用程序开发前言_岗前准备

预警信息模块主要是针对社区安防这一块,社区是城市的单位,是城市人生活区域。我们需要找到一种更具智慧的新方法,以更快、更好地实现从管理到服务,从治理到运营,从零碎分割的局部到协同一体的平台服务的跨越。

  • 2021-06-22
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一种基于区块链的安全大数据隐私保护共享方法

本发明涉及信息安全领域,涉及到一种基于 区块链的安全大数据隐私保护共享方法。设置多 个数据存储方以及多个数据共享方,每个所述数 据存储方分别远程连接一存储云平台,每个所述 数据共享方分别远程连接所述存储云平台;设置 一区块链网络,所有所述数据存储方以及所有所 述数据共享方均作为所述区块链网络中的连接 节点;所述数据保护共享方法中包括一对数据进 行加密保护的过程,所述数据保护共享方法还包 括一对数据进行共享的过程。上述技术方案的有 益效果是:使用区块链技术提供数据完整性验证 和密钥管理,分别解决半可信云平台篡改安全数 据问题和属性权威的单点故障问题。

  • 2021-06-20
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一种基于工业互联网的产品周期控制方法

本发明公开了一种基于工业互联网的产品 周期控制方法,所述方法具体包括如下步骤:S1、 基于产品的存储时间来确定销售价格;S2、周期 性的基于各生命周期内的盈利额对销售价格进 行调整,售出产品的存储时间即为该产品的生命 周期。基于产品的存储周期来确定销售价格,存 储时间越长,销售价格越低,一方面较满足了高 端客户对新鲜食品的需求,另一方面,通过对存 储时间相对长的产品进行逐级降价,以达到缩短 产品生命周期的目的。

  • 2021-06-21
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一种基于工业互联网云平台的产品溯源方法

本发明涉及一种基于工业互联网云平台的 产品溯源方法,包括步骤:获取产品倾斜摄影影 像,根据产品倾斜摄影影像将产品分为j*j个子 产品块,对子产品块信息进行编码、传输,寻找标 准产品块数据集 ;子产品块数据集对应的时间 序列的第 个时间点上的标准产品块数据集 是 拟合度参数的线性组合,对产品块数据集X溯源 即是求解拟合度参数 ,即产品块数据集X与标 准产品块数据集的拟合参数。本发明能够显著地 提高了溯源准确性及效率,将多种产品相关因素 进行关联分析,克服了现有溯源系统中伪造产品 码等现象,并通过拟合度值得计算,进而确定产 品源头,在准确率方面大大增强。

  • 2021-06-21
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常用天线和无源器件技术参数汇总

3dB电桥耦合器是定向耦合器的一种。 作为功率合成器使用时,两路输入信号接入互为隔离端口,而耦合输出和直通输出端口互易.如作为两路输出,不考虑损耗,则输入信号功率之和平分于两输出口。 而当作为单端口输出使用时,另一输出端必须连接匹配功率负载以吸收该端口的输出功率,否则将严重影响到系统传输特性,而这同时,也带来了附加的3dB损耗,这对于系统应用来说,对其有源部分的成本和可靠性都会有影响.

  • 2021-06-13
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一种工业互联网APP的限制使用方法及系统

本发明公开了一种工业互联网APP的限制使用方法,包括:当接收到用户对目标APP的安装包的下载请求时,获取该用户的授权文件;获取授权文件中包含的离散可逆函数和数据分段长度;将所述安装包分割成预设长度的数据段,将每一个数据段划分成所述数据分段长度的各个子段;依据离散可逆函数对各个子段进行满射排序,得到目标安装包;对所述目标安装包进行校验计算,得到第一校验码;当所述目标安装包和所述第一校验码下载到目标系统时,对所述目标安装包进行校验,得到第二校验码;若所述第一校验码和所述第二校验码不同,限制所述目标APP安装使用。上述方法,在目标APP下载过程中,需要进行校验,校验不成功,不能安装使用,使用受限。

  • 2021-06-16
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企业云技术中台建设方案

本方案是“2020容器云职业技能大赛”团队比赛季军作品。以OpenShift Container Platform(简称OCP)为底座,OCP以Docker技术和kubernetes框架为基础,在此之上扩展提供了软件定义网络、软件定义存储、基于角色的权限访问管理、企业级镜像仓库、统一入口路由、持续集成流程(s2i/jenkins)、统一管理控制台、监控日志等功能,形成了覆盖整个软件生命周期的解决方案。

  • 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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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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