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工业大脑白皮书

制造业正大踏步地迈入机器智能时代,人类给予机器更多的信任,后者则将 承担更多的决策任务。如此一来,人类可以腾出大量时间做更多需要想象力与创造 力的工作,并将其转化成知识传授给机器,让机器变得更聪明。可以预见,机器智 能时代将出现大规模的人机协同,协同不止停留在物理层面,而更多的是脑力间的 协同。人

  • 2022-02-07
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服饰行业消费个性化服务解决方案

近年来,随着互联网的蓬勃发展,消费者社交沟通、获取信息、购买商品变得越来越便捷。 人们生活水平也在逐步提高,越来越追求品质、潮流、个性、性价比等复合型商品。90 后, 95 后,甚至 00 后开始成为新一代消费主力军,这一系列的变化导致服装企业面临较大的行 业挑战,亟需数字化转型以面向当前的市场趋势以及未来趋势进行变革

  • 2022-02-07
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某大型金融机构新一代云运营平台的架构设计和实施经验分享

随着现代金融数据中心的建设,金融机构通过大规模的私有云建设,不断推进云计算在金融行业的落地。在私有云部署建设的推进中,企业对云的诉求也越来越高,从初期的IaaS层资源管理需求,逐步发展到PaaS、SaaS及现有工具平台的一体化运营整合需求。云运营应运而生,以云资源管理为出发点,整合云产品、云服务,满足企业对云基础设施能力的需求,从而进一步保障、提速企业业务的发展。

  • 2022-02-06
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工业机器人安全规范(国家标准)

我国的智能机械制造的应用中也存在的较多的问题,这些问题导致了在生产的过程中经常发生机械故障,所以为了对这种问题进行改善,就需要从以下问题中来进行。

  • 2022-02-04
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AT89C51单片机编程

应该加强对新材料和新工艺的应用,这样才能使得我国的机械制造业向着绿色化、智能化和系统化的方向发展,当机械制造实现了这种综合性的发展就能在保障机械制造质量的同时,实现信息融合

  • 2022-02-07
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零死角玩转STM32-高级篇

《零死角玩转STM32》系列教程由初级篇、中级篇、高级篇、系统篇、 四个部分组成,根据野火STM32 开发板旧版教程升级而来,且经过重新深入编

  • 2022-01-27
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无线充电电源电路设计汇总

电信号: 在电子技术中是指变化的电压或电流. 电信号分为两大类: 一类是信号的振幅随时间呈连续变化,称为模拟信号. 另一类: 只是在某些不连续的瞬时给出的函数值.即时间和幅值都是离散的.

  • 2022-01-24
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FATFS浅谈

电阻器在直流或交流电路中,当大气压在(750±30)*133。332Pa时,在产品标准中规定的额定温度下,长期连续负荷所允许消耗的最大功率,通常又称标称功率。温度升高,功率下降使用。

  • 2022-01-24
  • 阅读89
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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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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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