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数字孪生体系在整车电子开发过程中的应用

?数字孪生“Digital Twin”概念最早提出是在航空航天领域。在2010年,NASA提出了数字孪生概念,当时数字孪生定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统仿真过程”当时数字孪生在飞行器设计、维修、故障情况预测和性能评估中有大规模的应用。

  • 2022-08-24
  • 阅读495

数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求越加丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G(5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术)通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。亚信科技在网络数字孪生方面进行了相关的实践工作,包括网络数字孪生平台和应用案例。该网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析,网络故障快速诊断以及全程可视化应急指挥调度。

  • 2022-08-24
  • 阅读1895

数据血缘落地实施

数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。 提供一种探查数据关系的手段,用于跟踪数据流经路径。

  • 2022-08-23
  • 阅读640

详解分布式数据库系统

当前存在为各种专门场景设计的数据库系统,在实践中可以依据具体应用的规模、复杂性和功能需求来选择合适的数据库。这与早期信息化解决方案中“用一套Oracle数据库解决所有问题”形成鲜明的对比。数据库有增、查、改、删四大操作,简称CRUD(Create、Read、Update、Delete)操作。不同的数据库技术设计的本质都是对这四种操作的性能进行优化和平衡。

  • 2022-08-23
  • 阅读506

微服务的简介和技术栈

这些年软件的设计规模越来越庞大,业务需求也越来越复杂,针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力,由于这些因素导致了软件架构思想和相关技术也在发生着巨变。这些变化反应在软件架构行业里,就是我们开始越来越多的听到了很多新的词汇,比如:“分布式”、“SOA”、“微服务”、“中台”等概念。 今天我就把我学习微服务的过程记录下来,包括所有技术的实现细节和个人的理解。俗话说:好记性,不如烂笔头,以防自己忘记,以后可以查询。当然,这些东西有很多东西都是自己的理解,里面的插图也是自己画的,可能会有一些有失偏颇的地方,当然希望有高手可以指正,不灵赐教,大家共同进步。

  • 2022-08-19
  • 阅读517

Api接口优化的几个技巧

当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候,我们意识到,接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控,这个时候我们的心情是这样的:

  • 2022-08-18
  • 阅读597

数控机床数据采集与MES集成案例

为充分提高机加工车间的设备利用率、准确分析机床使用瓶颈因素、科学量化进给、转速、功率、倍率等加工参数,实时采集设备的运行数据及健康状态、保障生产的正常运行,计划对42台数控机床进行数据集成;

  • 2022-08-18
  • 阅读875

数据治理:数据集成和应用模式的演进

在企业数据集成领域,已经有了很多成熟的框架可以利用,不同的使用场景下,应该选用不同的应用模式。目前数据集成的主要应用模式有以下几种:联邦数据库模式、基于中间件模式、主数据集成模式、数据仓库模式、数据湖模式,这些模式的技术着重点不同,但在应用上都是解决数据交换共享和使用的问题,以实现数字化企业的数据驱动业务、数据驱动管理的目标。

  • 2022-08-15
  • 阅读1770
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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