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智能制造能力成熟度白皮书1.0

当前智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。为了有序推进我国智能制造的快速发展,2015年工业和信息化部装备工业司启动智能制造标准化专项,将标准化作为推动智能制造发展的重要内容之一,其目的是通过标准化来凝聚行业共识,引领企业向标准靠拢,避免方向走偏,降低融合发展的风险。

  • 2021-03-19
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军工行业深度报告新时代的中国航天

航天产业是由导弹、火箭、卫星、空间飞船以及深空探测器等航天装备构成的高科技产业。目前,航天产业已经成为全面维护国家安全的战略基石,推动科学技术进步、服务经济社会发展的重要力量。不仅是国家意志和综合国力的集中体现,更是大国博弈的战略高地。

  • 2021-03-16
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数据治理体系建设方案

数据治理体系的建立是促进企业数据管理体系建设和执行体系落地的有力支撑平台,将分散、多样化的核心数据等通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化,形成企业内的数据治理体系,并结合企业组织结构,形成数据管控执行体系,在企业内部持续运行,提升 、挖掘主数据的应用价值。

  • 2021-03-18
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基于移动安全大数据的移动威胁场景下的画像线索应用

画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践 1、互联网画像是商务驱动画像生成,标准, 画像可以是自上而下,也可以是自下而上。 自上而下:“男人” 自下而上: “坏人”“有钱”“偷钥匙” “晚上”“惯犯”“瘦” 2、安全画像是发现查询驱动,结构化 他是作为一个线索来发现,需要做二次关联。 “坏人”->目的:偷东西->环境:“晚上” ->手段:“用钥匙开门”->频率:之前很长时间持续

  • 2021-06-23
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人工智能技术在移动互联网发展中的应用

在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。人工智能技术由于其特有的普适性、自主性以及迭代优化等特性能够在数据处理环节应对更加复杂的数据结构和数据环境,得出更加严谨和稳固的模型和推演结果。人工智能技术正在不断推动移动互联网形态完成新变化,完成更自主的信息捕捉,更智慧的分析判断,更自主的服务提供,更智能的云到端结合。本文将从人工智能技术为出发点,进一步研究移动互联网领域的人工智能解决方案和应用现状。

  • 2021-06-13
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华为敏捷教育城域网解决方案

华为敏捷教育城域网解决方案-进入新世纪以来,信息技术广泛渗透经济和社会的各个方面,人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。作为基础教育的中小学阶段,教育公平、教育资源共享、教育集中管理更是成为各界所关注的问题。为适应时代的发展,解决教育面临的各种问题,“十二五”期间教育信息化的核心任务就是“三通工程”和“两平台建设”。教育城域网作为支持“三通和两平台”最重要的基础设施,已经成为各个区域教育机构重点关注的问题。

  • 2021-04-22
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工业物联网的容器化方法

容器化方法为跨物理计算资源的系统的运行和维护带来了优势。在IT世界中,企业可以利用容器技术将计算工作负载与运行它们的计算基础分离。例如,这允许将计算硬件视为实用程序,从而允许在跨机架上部署多个工作负载,并根据需要扩展硬件资源(例如核心处理器、内存和存储设施)。

  • 2021-03-21
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富士康工业互联网平台(BEACON) ──工业机理与智能工厂的实践

身为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商,本公司已通过整合制造、连网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON,为客户提供新型态的电子设备产品和科技服务解决方案,在通信网络设备、云端运算设备以及相关高精密机构件产品方面具备先进的技术水平,拥有高精密度、高一致性的生产工艺云端运算,为客户提供高品质、高效率、安全可靠的电子设备产品智能制造服务。

  • 2021-03-21
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竞争对手分析

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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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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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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微模块化数据中心机房建设方案

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