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物联网实训实验室建设方案

物联网开发应用涉及电子、嵌入式开发、自动化控制、网络通信、计算机等专业知识的综合应用,大学本科阶段将重点学习理论知识。需要进一步掌握动手实践能力,才能适应工作需要。高等职业院校开展以实验、项目开发为主的物联网应用实训则是一个极好的人才培养途径。实训环节的教学工作是职业教育教学体系的重要环节,建立符合人才市场需求的实训室也成为专业建设的重要工作。

  • 2021-04-20
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工业大数据技术赋能航天试验数据应用建设

本文阐述了基于工业大数据技术对航天试验数据体系的构建思路,通过对试验策划、实施过程以及试验结果评估全过程要素分析,考虑试验数据的分级分类、标准与规范,提出试验数据-仿真模型-专业能力提升、地面验证-在轨作业-跨阶段与项目试验数据应用场景,形成多层次、多阶段、多维度试验数据体系,推动试验数据的再利用、再分析、再挖掘,充分发挥试验数据潜在价值,提升航天产品研制水平。

  • 2021-04-20
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物联网和创空间的哪些技术能力成功“破圈“

日前,中国移动物联网和创空间成功孵化了一款以“可变二维码”创新技术为核心的智能巡检管控系统“悟空扫码”,以软硬件组合的智能化、微型化、低功耗、使用灵活等特点,针对铁路、电力、通信等很多行业,解决了线路巡检、机房维护、物业巡更、班组考勤、要客维系等场景中传统巡检系统的各类弊端问题,显著提高了维护效率和质量。该项目2018年6月入孵中国移动物联网和创空间以来,不仅获得了“重庆两江新区物联网产业协同创新中心中移物联网和创空间双创成果对接会”二等奖,还成功亮相中国移动全球合作伙伴大会。

  • 2021-04-20
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财税大数据总体架构方案

财税大数据总体架构方案

  • 2021-04-19
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云端数智新引擎,腾讯云原生数据湖计算重磅发布

云端数智新引擎,腾讯云原生数据湖计算重磅发布

  • 2021-04-18
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面向智能电网应用的电力大数据关键技术

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过 3 个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。

  • 2021-04-17
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ARM架构及框架揭秘

在全球的计算产业中,ARM计算机正作为逆袭者,快速崛起。近期,ARM计算生态捷报频传。苹果发布了全新一代的acbook Air,与以往最大不同的是此次苹果放弃了使用多年同的 Intel 处理器,而使用了基于ARM 架构的M1处理器。

  • 2021-03-25
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5G与车联网的融合

自动驾驶实现技术路线分为自主式自动驾驶与车路协同式自动驾驶。自主式自动驾驶存在单车成本高、感知受限、决策准确性低、无法协同等问题,使得车路协同式自动驾驶成为发展趋势。车路协同需要高速、稳定、低时延的通信技术作为保障

  • 2021-03-25
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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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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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