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2020年10大工业物联网解决方案

IIoT(Industrial Internet of Things)是工业物联网的简称 —— 微型低成本传感器和高带宽无线网络的出现,意味着当下只要有一定水平的数字智能,即使是最小的设备也可以连接起来。对它们进行监控和跟踪,共享它们的状态数据,并与其他设备进行通信。然后还可以收集和分析所有的这些数据,来提高业务流程的效率。

  • 2021-03-19
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电力设备状态监测大数据发展综述

分析了状态监测数据的大数据特征,并从大数据技术、大数据思想方法、大数据算法三个层面论述了大数据对电力设备状态监测的提升点。其次给出了基于大数据的电力设备状态监测系统架构,并从数据采集、数据去噪、特征提取、模式识别、知识挖掘、数据可视化几个方面论述了大数据与状态监测各个环节的结合点。最后通过一个综合监测系统案例,分析了大数据在多源异构数据融合、综合分析与诊断、设备故障预测上的应用。大数据在电力设备状态监测上的深入应用,有利于解决设备状态评价和故障预测的难题,推动该领域朝着更加智能化的方向发展。

  • 2021-03-19
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国内主流开放平台发展状况与盈利模式分析报告.pdf

Facebook的成功展示了开放平台的巨大潜力。从2008年开始,人人网和淘宝推出自己的开放平台计划;到2010年,新浪微博、百度、盛大、开心网、腾讯、360等国内互联网企业相继尝试开放部分自己产品服务与数据的API,展开对第三方开发者的争夺战。 到2011年底,这些开放平台无论从应用数量、开发者数量还是商业模式方面都有了一定的积累,但由于不同企业的策略不同和投入的力度不同,不同平台之间有相当大的差异。越来越多的开发者和站长希望通过开放平台进行自己应用的推广,而面对众多的开放平台,如果要全部进驻,则耗费的时间精力绝对不小。要选择哪些开放平台优先进驻或是否可以放弃一些开放平台,都是开发者们关注的事情。51CTO调研中心本次的报告通过对主流开放平台目前的状态进行分析比较,试图为开发者们提供一些参考意见。 本次调研数据主要收集自互联网,包括各个开放平台公开发布的数据,第三方调研机构公布的数据,以及微博等用户网络对各开放平台的评论内容。

  • 2021-03-19
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如何解决多机房、多网络下的物联网部署方案?

随着物联网的迅速发展,场景联动越来越普遍,那么敲门砖的连接服务该如何实现呢?本文作者作为360 IoT 云连接服务技术负责人,他从结合自身的实际开发经验,详解连接服务的设计方案,以及连接服务里多机房多网络的落地实践。

  • 2021-03-19
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三大挑战将扼杀你的物联网解决方案

我们都必须面对挑战,尤其是来自物联网的挑战!本文旨在剖析物联网项目中需要关注的三大挑战:回归,测试和模拟。当今,物联网面临的最大难题是如下的三大技术挑战: ? 规模大; ? 功耗低; ? 难以控制的无线通信。 在本文中,我们将详细介绍所有物联网平台都必须面对的三大基本问题。作为如何在现实环境中解决这些问题的一个实例,让我们看看Thingsquare物联网平台是如何解决这些问题的。

  • 2021-03-19
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智慧公路信息化的物联网方案

全球交通问题日趋严重,主要体现在交通事故、交通拥堵、道路健康三个方面。 交通事故:全球每年因公路交通事故造成的经济损失高达5000亿美元,预测今后20年内,全球公路交通事故每年将导致130万人死亡。中国仅2018年交强险赔付即达到1384亿元。 交通拥堵:美国2017年交通拥堵照成的经济损失达到3050亿美元,国内的交通拥堵造成的经济损失也正在日益增长。北京2017年交通拥堵造成的时间成本损失达1049元/月,占月均工资的12.4%。 道路健康:美国在2025年前需要花4.5万亿美金修复美国道路的基础建设。中国每年道路养护费用约一万亿元(2018年收费公路16.81万公里,占比3.5%,收费公路养护支出589.3亿元)。 由此可见,交通安全、交通拥堵、道路养护是交通系统的三大主题,几乎所有的科技创新都以此为中心,而智能网联与智慧公路正是解决上述问题的有效手段。

  • 2021-03-19
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自动驾驶联网技术解决方案

全球处于车联网产业发展领先地位的国家和地区持续在政策层面支持自动驾驶技术发展,积极修改法律适应产业发展,加快推进车联网、自动驾驶等领域标准制定,并积极推动标准合作。

  • 2021-03-19
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深入谈谈企业数字化——如何理解企业数字化

数字化转型,是这几年很热门的一个词,虽然“数字化”很热,但想了解数字化、知道企业在转什么、以及如何转型升级,核心在于理解数字化的对立面是什么。只有明确了一件事情的对立面,才能明确这件事情的价值。

  • 2021-03-19
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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