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信息化项目规程流程图

信息化项目规程流程图 信息化项目规程流程图

  • 2021-06-13
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【电力技术】详解八种高压电缆试验及检测方法

试验目的 初步判断主绝缘是否受潮、老化,检查耐压试验后电缆主绝缘是否存在缺陷。 绝缘电阻下降表示绝缘受潮或发生老化、劣化,可能导致电缆击穿和烧毁。 只能有效地检测出整体受潮和贯穿性缺陷,对局部缺陷不敏感。

  • 2021-05-31
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数据分析思维九段路线图

我做了 10 多年的数据分析,期间有很多同学问我,数据分析主要有哪些思维?学习的路线是怎么样的? 为了提供一个简单的方向指引,让数据分析思维的学习过程更加有趣,我做了一幅数据分析思维九段路线图,你可以把学习的过程当作一种游戏,享受段位升级的乐趣。

  • 2021-06-18
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一种基于工业互联网的云控系统

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的供应链管理系统

本发明适用于互联网技术领域,提供了一种 基于工业互联网的供应链管理系统,该系统记录 产品从原料到成品各阶段的监测或检测数据,包 括原料生长监测、原料质检、加工程序监测、成品 质检,仓储监测,实现成产品供应链数据的完整 追踪,当流入市场的成品出现质量问题时,通过 产品供应链数据的追踪和分析,即可获知产品质 量问题的根源,为后期产品质量的改善提供依据 和方向。

  • 2021-06-21
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【HR规划】美世:互联网时代的人才战略

互联网时代的业务需求和员工群体都与传统时代明显不同,对人才发展带来新的挑战。战略性、系统性的人才规划对于应对互联网时代人才发展的挑战尤为重要。

  • 2021-06-18
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唯众模块化物联网技术综合实训装置的设计与实现

分析了2021年物联网产业人才需求、培养及其存在的问题,提出了培养物联网技术技能型人才实训装置设计的四条基本原则。介绍唯众实训装置系统架构,网关、感知层模块化设备硬件设计,软件设计以及红外通信、433MHz、Zigbee 等通信技术转换为 TCP/ IP、GPRS网络技术原理。构建集基础性、验证性、设计性、综合性和创新性开发五位一体综合实训装置,教学实践证明实训装置对提高学生工程实践能力和科技创新能力具有重要意义。

  • 2021-06-13
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数字孪生与机电系统工程

数字孪生与机电系统工程 数字孪生与机电系统工程

  • 2021-06-10
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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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