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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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汽车质量体系管理标准

如果本标准的全部要求适用于组织确定的质量管理体系范围,组织应实施本标准的全部要求。 组织的质:量管理体系范围应作为成文信息,可获得并得到保持。该范围应描述所覆盖的产品和服务类型,如果组织确定本标准的某些要求不适用于其质量管理体系范围,应说明理由。 只有所确定的不适用的要求不影响组织确保其产品和服务合格的能力或责任,对增强顾客满意也不会产生影响,

  • 2021-04-06
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智慧厂区解决方案

现在工厂园区的智能化建设越来越多,需求量也越来越大,提出智慧园区,何为智慧园区呢?没有统一的标准,那么现在的工厂园区智能化建设和以前的工厂智能化有哪些不同呢?有哪些进步呢?你是如何做工厂智能化规划设计方案呢?有没有类似方案可以参考。

  • 2021-03-29
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智慧校园解决方案之校园智慧治理解决方案

1.校园治理现状及发展趋势 2.基于物联网的校园智慧治理解决方案 3.附件:智慧校园应用 附件一:基于物联网的智慧校园——校园综合治理智慧化 附件二:基于物联网的智慧校园——公共设施智能化 附件三:基于物联网的智慧校园——校园服务便携化 附件四:基于物联网的智慧校园——校园安全精细化 附件五:基于物联网的智慧校园——校园智慧后勤完善化 附件六:基于物联网的智慧校园——校园智慧能源及消防科学化

  • 2021-03-29
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中国智能物联网白皮书2020年

智能物联网(AloT)是2018年兴起的概念,指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息(一般是在监控、互动、连接情境下的),在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、比对、预测、调度等。 预计2025年我国物联网连接数近200亿个,万物唤醒、海量连接将推动各行各业走上智能道路。2019年,受益于城市端AloT业务的规模化落地及边缘计算的初步普及,中国AloT市场规模突破3000亿大关直指4000亿量级,由于AloT在落地过程中需要重构传统产业价值链,未来几年发展节奏较为稳定。

  • 2021-03-28
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2019年-人工智能数据安全白皮书

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已 成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施,全球人工智能发展正进入技术创 新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段,深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式,对人类生产生活带来翻天覆地 的变化。

  • 2021-03-28
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腾讯云clickhouse性能调优实践

Clickhouse堪称OLAP领域的黑马,最近发布的几个版本在多表关联分析上也有了极大的性能提升,尤其是还引入了MaterializeMySQL Database Engine做到了实时对齐业务线mysql中的数据。

  • 2021-03-25
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安永通信行业重塑5G传说解锁商业模式创新

5G技术带来的不仅仅是更快的数据传输速度和消费者客户。各行各业正日益关注5G的定向实时服务功能,以实现运营转型、业务创新和竞争颠覆。这将通过新版5G标准得以实现,使垂直行业和一些需要 低时延与车联网(V2X)通信的工业物联网应用提高其技术就绪度。5G网络还将提供网络切片和5G专网 等网络部署的选择,帮助企业实现成本、灵活性和网络性能的平衡。这一切将促成企业级资产和服务的 万物互联这种新概念,赋能传统企业乘风破浪。

  • 2021-03-19
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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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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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