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步科设备标准化数据采集服务概述

1、基本需求: (1)设备状态(运行、停止、报警) (2)设备产量 (3)良品率(通过工人手工录入触摸屏的方式采集) 2、特殊需求: 温度、压力等其它工艺参数。 备注:设备数据采集,仅单向只读采集,不介入对设备的控制

  • 2021-04-23
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标准中台模型设计

“中台”是业务前台(具体业务场景)与底层服务(无场景定义的核心事务处理)之间的变速齿轮;基于标准化共享业务(例如:用户中心、交易服务、支付结算及清算等)的业务应用/系统生产线(用于租户实例的生产或客户的个性化实施)

  • 2021-04-23
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云计算商业模式研究

目前对云计算的定义各有千秋,我认为云计算是一种以网格计算为基础的“仿巨型机”结构的计算模型。它通过虛拟化技术跨越物理界限构建虚拟计算资源池,兼具分布式计算和集中管理的特征。该计算模型以“一对一”的硬件结构为基础,通过互联网提供“一对多”的服务和应用。

  • 2021-04-22
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智能建筑的技术基础

无论是智能大厦还是智能小区,国外和国内的专家所阐述的概念虽然文字各异,但都从方法、功能、目的三个层面叙述了智能建筑的基本内涵,即:运用现代高科技与现代建筑艺术相结合的方法,实现安金、便利、舒适、快捷的基本功能,达到服务于人的最终目的。

  • 2021-04-21
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如何提升Azure云平台的隐私与环境治理

? 云端治理的意义 & 持续云端治理的过程 ? Azure云端治理的框架 ? 云端治理之安全&身份管理 ? 云端治理之部署加速 ? 云端治理之资源一致性 ? 云端治理之花费管理

  • 2021-04-21
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数据交换共享整合系统平台建设方案

整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织,以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次的方法对各类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要的数据,又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力

  • 2021-04-17
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西门子MES实践案例

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

  • 2021-03-15
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从工业软件到工业互联网APP

工业软件呈现微小型化,大平台、小应用,云化,知识化等发展趋势,同时工业软件在体系架构、功能集成、开发成本、应用维护方面的一些不足逐渐难以适应发展需求。在这样的背景下,工业软件的“知识”与“软件”两个要素发生变化,工业知识软件化产生工业APP。工业APP是工业软件发展的新形态,在软件架构、开发定位、开发方式、集成颗粒度、通用性、面向场景等方面与传统工业软件存在不同。工业APP一般具有知识化、轻量化、灵巧化、定制化、独立化、可复用等特点。不同的工业APP可以通过一定的逻辑与交互进行组合复用,解决更复杂的问题,从而既能够化解传统工业软件因为架构庞大而给带来的实施门槛和部署困难等问题,又能很好地提高工业企业研发、制造、生产、服务与管理水平以及工业产品使用价值。

  • 2021-05-18
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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