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《加快建设数字河北行动方案》印发:2025年,建成5G全连接工厂标杆省级示范30个

1月30日消息,河北省人民政府办公厅近日印发《加快建设数字河北行动方案(2023-2027年)》,将组织实施6个专项行动、20项重点工程,推动数字技术与实体经济深度融合,适度超前建设数字基础设施,做强做优做大数字经济。目标到2025年,数字经济核心产业增加值达到2500亿元,数字经济占GDP比重达到40%。

  • 2023-02-01
  • 阅读285

三问工业APP:企业需要什么样的工业APP?什么样的工业APP才好用?什么样的企业能研发出好用的工业APP?

工业APP是数字经济发展的关键要素,是工业互联网、大数据、人工智能深化应用的关键。工业APP的本质是模型和数据,软件只是它的外衣。大力发展工业APP,有利于发挥软件赋能、赋值、赋智作用,对繁荣工业互联网平台应用生态、促进工业提质增效和转型升级具有重要意义。

  • 2023-02-01
  • 阅读278

工业生产标准数字化转型探索

标准在国民经济和社会发展中担任重要的角色。在宏观层面,标准对社会经济发展全局起到重要作用,是国家基础性制度的重要组成部分,是可持续发展的重要保障。同样,当前“得标准者得天下”,标准影响市场的控制权。因而,通过标准与技术的融合,实现技术标准化、标准垄断化,可以最大限度地获取市场份额。在微观层面,标准作为重要技术创新成果的汇集,其事关企业的生存和发展,是企业组织生产和经营的依据,高标准将助力企业高质量发展。

  • 2023-02-02
  • 阅读284

11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

  • 2022-08-14
  • 阅读608

面向数字化转型的生产设备管理

面向数字化转型的生产设备管理

  • 2022-08-24
  • 阅读1920

数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求越加丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G(5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术)通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。亚信科技在网络数字孪生方面进行了相关的实践工作,包括网络数字孪生平台和应用案例。该网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析,网络故障快速诊断以及全程可视化应急指挥调度。

  • 2022-08-24
  • 阅读1992

APS排产算法是怎样的?

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  • 2022-08-31
  • 阅读535

从量子到星空:混沌世界的隐藏秩序

1963年,洛伦兹用蝴蝶效应形象地展现出了混沌的魅力:亚马逊热带雨林中的一只蝴蝶偶尔扇动几下翅膀,可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。正所谓“失之毫厘,谬以千里”,混沌理论告诉我们,即使人类掌握了确定性规则,依旧无法拥有预测未来的能力。本文从混沌的天气预测实验开始,介绍了混沌理论和实例:从分岔到分形,从树木、血管这些自然界的实例,到量子混沌再到人类的意识。

  • 2022-12-15
  • 阅读461
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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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