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智能建筑有多少弱电子系统?

建筑行业发展到今天,人们经济水平不断提升,对需求也在不断提高,安全、高效、环保、智能的建筑越来越受到大家欢迎,也是地产里新的买点之一。在这种大环境下,弱电系统伴随电子信息及互联网的快速发展,弱电系统在不断增加扩大,满足人们日益增长的需求,这就是弱电,一个提高工效率,能让一建筑变的更环保系统。

  • 2021-06-18
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上海市工程建设规范:消防设施物联网系统技术

为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅《关于深化消防执法改革的意见》、《上海市消防条例》、《上海市消防安全责任制实施办法》(沪应急行规〔2020〕1号)等精神,根据国务院安委会《全国安全生产专项整治三年行动计划》(安委〔2020〕3号),将智慧消防作为提升城市治理现代化能级的重要手段,纳入“一网统管”城市运行管理体系,为火灾防控、区域火灾风险评估、火灾扑救和应急救援提供强力技术支持,现结合实际,就全市消防设施物联网系统联网工作相关事项通知

  • 2021-06-17
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更新ABB工业机器人转数计数器的方法

一、 什么是机械原点? 机械原点也称物理参考点,是实际存在一个物理输入信号,安装在机械上的一个行程开关或接近开关,只要不改变信号的安装位置,机械零点是固定不变的。 二、为什么要更新转数计数器? ABB 6轴关节机器人每个轴都有一个机械原点,当机器人丢失原点位置后,需要机械原点作为参考点跟新原点位置数据。

  • 2021-06-13
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数字孪生车间的概念、运行机制及关键技术

数字孪生车间(digital twin shop-floor, DTS)的概念模型如图1所示,包括物理车间(physical shop-floor, PS)、虚拟车间(virtual shop-floor, VS)、车间服务系统(shop-floor service system, SSS)、车间孪生数据(shop-floor digital twin data, SDTD)、连接(connection, CN)。

  • 2021-06-10
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美团数据质量平台设计与实践

数据,已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度,也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer(《Reengineering the Corporation》一书的作者)曾说过,看起来不起眼的数据质量问题,实际上是拆散业务流程的重要标志。数据质量管理是测度、提高和验证质量,以及整合组织数据的方法等一套处理准则,而体量大、速度快和多样性的特点,决定了大数据质量所需的处理,有别于传统信息治理计划的质量管理方式。 本文基于美团点评大数据平台,通过对数据流转过程中各阶段数据质量检测结果的采集分析、规则引擎、评估反馈和再监测的闭环管理过程出发,从面临挑战、建设思路、技术方案、呈现效果及总结等方面,介绍美团平台酒旅事业群(以下简称美旅)数据质量监管平台DataMan的搭建思路和建设实践

  • 2021-06-07
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数字化转型的规律性特征与发展路径分析

王金祥秘书长从主要动因、基本特征、路径分析和智能技术等4个维度对数字化转型理解进行了分享。他认为数字化转型是数字化技术与应用成效相互作用的必然结果;成功的数字化转型在主体、路径、步骤等多方面会呈现出系统性特征;在数字化转型路径上要以数字化转型战略为着力点,要形成技术和业务双轮驱动的生态化融合机制,基于生态圈打造与转型能力需求相适应的转型路径。当前信息技术已发展到智能技术体系化应用阶段,信息技术融合应用为智能化技术提供了基础支撑,全场景智慧应用需求为智能化技术集成提供了广阔发展空间,数字化转型已经成为发展现代产业体系的重要路径。

  • 2021-05-31
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通信技术(5G移动通信设备)

随着5G、AI、VR等ICT基础能力的完善,万物互联、万物智联已成趋势,终端设备接入会呈现几何级的增长,实时通信不再局限人与人之间,还存在于人与设备之间,视音频通信与生产系统整合后,改善现有生产流程,甚至创造出新的应用场景。视音频通信当今以每年30%复合增长率增长,已经在在线教育、视频会议等行业蓬勃发展,但这还是处于应用的初级阶段,在与产业互联网结合后,将产生惊人的爆发力。

  • 2021-05-31
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服务器硬件体系架构浅析

服务器是指网络中能对其他机器提供某些服务的计算机系统。狭义上说,服务器专指某些能够通过网络对外提供服务的高性能计算机。

  • 2021-05-31
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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