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工业互联网标识解析应用案例集

开展跨领域、跨行业业务协同的重要前提是统一编码标识并进行认证和解析,针对资源编码不统一、生产过程不透明、重要产品难追溯和跨企业数据难共享,建立标识解析体系以及基于标识的云制造应用组件,能够有效支撑供应链管理、产品追溯、产品全生命周期管理、厂内物流、设备远程运维等业务场景。 依托航天云网平台的实践成效,快速在航空航天、汽车、机械、轻工等行业推广基于标识解析的云制造应用。快速实现航天云网平台已入驻企业资源整合、业务协同,提高企业从研发设计、采购供应、生产制造、运营管理、企业管理、仓储物流、产品服务等领域的资源配置效率,提升智能制造、协同制造、云制造能力,形成典型示范效应,快速推进标识解析体系推广应用。

  • 2021-04-15
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工业用水循环水处理设备常见问题及解决方案

随着工业生产的发展,水用量急剧增加,很多地区已经出现供水不足的现象,节约用水刻不容缓!冷却水占工业用水主体,工业循环冷却水系统在运行过程中,由于水分蒸发、风吹损失等情况使循环水不断浓缩,其中所含的盐类超标,阴阳离子增加、pH值明显变化,致使水质恶化,而循环水的温度,pH值和营养成分有利于微生物的繁殖,冷却塔上充足的日光照射更是藻类生长的理想地方。而结垢控制及腐蚀控制、微生物的控制等等,必然的需要进行循环水处理。

  • 2021-03-23
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5G工业大数据平台技术方案

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。

  • 2021-03-27
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移动5G室分方案

随着中国移动5G正式商用,5G网络的建设力度也会逐步往深度覆盖倾斜,室内深度覆盖作为建网的重要一环,主要用于降低室内外体验的差异,改善室内弱覆盖,提升用户的网络体验、解决客户投诉,同时在部分热点区域,人员密集流量高,可以提供相当的容量。

  • 2021-03-25
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智慧校园设计规划方案

通过对教育理解和学校业务的深度分析,围绕学校核心业务,解决当前学校面临的智慧教学、走班排课、综合素质评价、教学质量分析、学生生涯规划、形成具备智慧教学、智慧管理、智慧服务、智慧决策的统一智慧校园解决方案。

  • 2021-03-30
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绿色保障性住房技术导则

保障性住房是政府投资或政府主导的项目,在保障性住房中实施绿色建筑行动,把保障性住房建设成为绿色保障性住房,对转变保障性住房建设发展模式,破解能源资源瓶颈约束,培育节能环保、新能源等战略性产业,推动全社会绿色建筑技术发展,具有重要意义。

  • 2021-03-20
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PwC:智慧城市成功的七个关键层面

当前,许多智慧城市实际上只是孤立的智慧项目:有价值的服务(例如LED路灯或路面坑洼报告),但没有集成的生态系统,这些点服务缺少可导致指数式价值增长的精细数据和资源。连接计划并在计划之间共享数据后,更复杂的系统将变得可行。例如,作为城市范围支付系统的一部分,使用来自智能手机、智能交通卡和支持面部识别的支付机制的数据,就可以推广。

  • 2021-03-25
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环保部推“1+6”方案 京津冀决战大气十条

2017年是大气十条收官之年,北京能否达到大气十条的目标,取决于今年秋冬季的雾霾应对情况。为此,环保部近日联合10部委以及京津冀晋鲁豫六省市出台“1+6”方案强力治霾,力度和精细度前所未有。 “1”指的是《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》(以下简称《攻坚方案》),“6”指的是6个配套方案,即《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动强化督查方案》(以下简称《强化督查方案》),《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动巡查方案》(以下简称《巡查方案》),《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染治理攻坚行动专项督察方案》(以下简称《专项督察方案》),《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动量化问责规定》(以下简称《量化问责规定》),《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动强化督查信息公开方案》和《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染治理攻坚行动宣传报道方案》。

  • 2021-03-23
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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