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5G时代全媒体传播研究的新路向

随着我国在5G技术领域优势地位的确立,发展全媒体技术、实现全媒体传播已经成为当前媒体融合发展的头等大事。习近平总书记提出的全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体理念,成为全媒体传播体系建设的指路航标。近年来,传媒业界和学术界对全媒体传播的研究出现了良好的发展态势。除全媒体概念及内涵研究由碎片化生存到系统化发展之外,5G技术成为全媒体传播的核心动力、制度创新助推全媒体传播可持续发展、主流价值引领力保全媒体传播行稳致远、创新实践典型案例助力全媒体传播先进经验推广等方面研究均取得了重要进展。同时,作为一种传播新事物、新趋势,全媒体传播研究亟待建构和深化中国特色全媒体传播理论体系,亟待在全媒体传播技术支撑及创新研究方面取得新突破,亟待加强基于媒介素养的全媒体传播效能建设探索,亟待在产业发展机制及实现路径方面的研究能够落实落地。

  • 2021-12-27
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超高频变压器局部放电在线监测系统在智能变电站的应用

超高频变压器局部放电在线监测系统在智能变电站的应用超高频变压器局部放电在线监测系统在智能变电站的应用

  • 2021-12-27
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研究一种基于边缘计算的信息系统架构

在金融科技发展和行业竞争日益激烈的情形下,金融客户对移动化、场景化、智能化和人性化服务的期望与要求日益增加,企业数字化进程加快。金融服务已开启数字化革命的大门,嵌入用户日常生活,将逐步使商业银行等金融机构变得“无形”。在技术层面,未来银行需要从根本上构建大数据、云计算、人工智能等金融科技与业务结合的能力,打造全新的数字化IT架构。后疫情时代需要有颠覆性的数字化平台,需要依靠大数据、人工智能等一系列数字化能力来构建“五全信息”的数字化平台,即全空域信息、全流程信息、全场景信息、全解析信息和全价值信息。针对未来金融行业“去中心化”“开放化”“五全信息化”等趋势,本文提出雾架构的设想。

  • 2021-12-27
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变压器油中溶解气体在线监测系统的应用

变压器油中溶解气体在线监测系统的应用变压器油中溶解气体在线监测系统的应用变压器油中溶解气体在线监测系统的应用

  • 2021-12-27
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can总线与gprs网络在低压智能断路器监控系统中的应用

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  • 2021-12-27
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边缘计算网络主动安全防御研究与技术短板剖析

边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。

  • 2021-12-27
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基于组态王的变电站运行状态在线监控系统设计与应用

基于组态王的变电站运行状态在线监控系统设计与应用基于组态王的变电站运行状态在线监控系统设计与应用

  • 2021-12-27
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基于云计算的能耗在线监测系统在节能监察中的应用与研究

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  • 2021-12-27
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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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具身智能行业应用方案解决方案

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中服云能碳管理平台V5.0

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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