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钢铁工业智慧水系统发展现状与展望

作为“十三五”收关之年,“十三五”期间,钢铁工业能源与环保约束进一步增强。在政策引领下,通过绿色可持续发展、资源节约和污染物减排等措施,落实供给侧结构性改革、提高资源利用与产出效率将是钢铁工业现在乃至将来绿色高质量发展的必由之路。

  • 2021-03-22
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隔离网域数据交换安全解决方案

随着信创产品的广泛应用,安全问题越来越不容忽视。通过信创工委会发起的案例征集活动,隔离网域数据交换安全解决方案经过业界专家多方评议和严格遴选,成为首批信息技术应用创新安全优秀解决方案,并由国家工业信息安全发展研究中心于2020年12月31日公示。 该方案解决物理隔离的网络情况下数据的安全交换问题,给用户提供隔离网络间数据传输、交换、审计、监控的安全管理解决方案,解决跨网域、隔离网域、涉密网域之间的数据安全交换、数据传输监控管理问题,为政府数字化转型、“放管服”的深化推进提供安全保障。

  • 2021-03-20
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智能制造企业网络安全建设方案

本方案以某上市公司智能制造工厂为防护对象,是工业互联网安全建设的标杆和范本。按照"全局统一"的思想,提供工业互联网平台、边缘层工业控制系统、平台与边缘层通讯安全的全方位、一体化的工业互联网安全解决方案。集成安全编排、自动化响应(SOAR)技术编排安全能力,实现对接入安全能力的统一编排调度与弹性部署;汇聚攻击检测、异常感知、业务特征匹配、漏洞检测等安全App的多源异构数据并进行综合分析,实现对接入设备的统一管理与关联分析,做好协同防御。

  • 2021-03-30
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网络安全数据可视化综述

网络安全可视化是一个新兴的交叉研究领域,它通过提供交互式可视化工具,提升网络安全分析人员感知、分析和理解网络安全问题的能力.通过近些年来的研究,该领域的很多研究成果已经在网络监控、异常检测、特征识别、关联分析和态势感知等方面取得了重要进展.文中介绍了网络安全可视化的必要性和发展历史,以及主要的网络安全数据源,并重点从网络安全问题和网络安全可视化方法2个角度对已有研究成果进行了系统的梳理;最后对未来的发展趋势进行了展望.

  • 2021-03-19
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5G智慧工地 项目汇报方案

2020年7月3日,住房和城乡建设部联合国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、人力资源和社会保障部、交通运输部、水利部等十三个部门联合印发《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》,指导意见提出:大力推进先进制造设备、智能设备及智慧工地相关装备的研发、制造和推广应用,提升各类施工机具的性能和效率,提高机械化施工程度。加快传感器、高速移动通讯、无线射频、近场通讯及二维码识别等建筑物联网技术应用,提升数据资源利用水平和信息服务能力。

  • 2021-03-30
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智慧交通解决方案白皮书:趋势+交通智脑+应用(PPT)

根据工信部公告,我国确定将跳过5G试商用阶段,直接进入5G正式商用,比原计划提前了一年。 2018年5月国务院提出了推动撤销省界收费站,实现全国联网收费的工作目标,成立了专项工作小组。 2019年5月交通部制定了相关的技术方案、实施方案、建设方案和规范《深化收费公路制度改革取消高速公路省界收费站实施方案》。 2021年2月,交通运输部办公厅发布《关于开展ETC智慧停车城市建设试点工作的通知》。在北京、山西、内蒙古、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、广东、广西、重庆、四川、贵州、甘肃、宁夏、青海省等地27个城市开展试点。

  • 2021-03-12
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长距离安全防控系统在工业领域应用

  • 2021-02-17
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医疗垃圾解决方案

医疗垃圾属于危险废弃品,含有大量有害病原体、有毒有害的化学污染物及放射性污染 物等有害物质,因而具有极大的危险性,我国早已将其列为头号危险垃圾。针对医疗垃圾, 我国卫生部明确规定过,医院里的医疗垃圾必须封闭储存、定点存放、专人运输,医疗垃圾 必须进行焚烧处理,以确保杀菌和避免环境污染,不允许以任何形式回收和再利用。医疗垃 圾的处置及医疗、城建、环保、科研等多个部门,需要各个环节加强协作,加大监管。 以 RFID 技术结合 GPS 技术、GPRS 技术实现可视化医疗垃圾运输管理和实时定位为基 础的高速、高效的信息网络平台和 EDI 等为骨干技术的医疗垃圾 RFID 监控系统,将为环保 部门实现医疗垃圾处理过程的全程监管提供了基础的信息支持和保障。 医疗垃圾 RFID 跟踪处理系统实现整个医疗垃圾全程监管力度,提高医疗垃圾的信息管 理能力,最大限度地保障人民的生命健康安全

  • 2021-02-14
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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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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

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