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联想工业互联网平台(iLeapCloud)建设与实践

作为全球最大的电子设备制造商之一,联想以自身“互联网+先进制造”转型为切入点,积极开展联想自身的智能制造,打造了契合自身战略需要,具有自主知识产权,安全可靠的工业互联网平台—iLeapCloud(以下简称“iLeapCloud 平台”或“联想工业互联网平台”)。经过了超过7年的积累和发展,iLeapCloud平台在内外部广泛实践的基础上,发展出如下平台亮点:全域数据联动、弹性系统调优、规模定制协同,并依托芯片增强安全(TCM芯片)的工业核心数据和工艺参数的完备安全管理能力,广泛应用于汽车制造、石油化工、电子设备、机械加工、家电等行业,为客户带来诸多价值。

  • 2021-03-21
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火电集中监测与分析专家系统(CSASS) 开发大数据分析技术,建设世界一流平台

世界能源格局深刻调整、我国电力供需总体宽松、环境资源约束不断加强的新时期,电力工业发展面临一系列新形势、新挑战。构建以数据为核心的数字化平台,成为火电企业应对颠覆环境下激烈竞争的共同之道。华润电力将分布于不同地域、不同项目电厂的数据进行集中采集、处理、存储、挖掘并进行集中监测与分析,形成工业互联网大数据平台。利用人工智能、机器学习等先进大数据算法,打通、整合、协同产业链,从而提升企业产业集群效率。CSASS是华润电力落实华润集团“华润汇”战略,打造行业安全可靠生产、高效运行、绿色环保的标杆,构建专业知识和能力高地,引领行业业务模式创新的重要抓手。

  • 2021-03-21
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医院耗材SPD供应链解决方案

SPD供应链服务是一种以医院医用物资管理部门为主导、以物流信息技术手段为工具,通过合理使用社会资源,对全院的医用物资在院内的供应、加工、推送等院内物流的一种集中管理方法。 我们的解决方案从医院整体业务发展全局考虑,结合最新的IT技术需求,构建一个基于新一代业务架构平台的设备科管理系统,系统采用集中式部署,多层体系结构,并能按需定制、灵活掌控。

  • 2021-03-21
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关于互联网产业联盟业互联网标识解析二级节点建设导则试行版

工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽,其作用类似于互联网领域的域名解析系统(DNS)。工业互联网标识解析体系的核心包括标识编码、标识解析系统、标识数据服务等三个部分

  • 2021-03-21
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智慧园区公共服务云平台建设方案

为响应国家的发展战略要求,并进一步提升园区竞争力,园区需要利用先进的信息技术,建设面向园区中小微企业共性需求的公共服务平台,切实帮助广大中小微企业加强自主创新、降低经营成本、缩短研发周期、控制技术风险、提升员工素质、拓宽推广渠道。是贯彻落实国务院、省、市政府关于扶持中小企业特别是小微型企业发展的部署,加大对中小微企业扶持力度的重要举措,同时也将为软件园建设国家级孵化器和中小企业创新孵化平台提供重要技术支撑。

  • 2021-03-19
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工业互联网创新发展行动计划

国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》印发以来,在各方共同努力下,我国工业互联网发展成效显著,2018-2020年起步期的行动计划全部完成,部分重点任务和工程超预期,网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现。2021-2023年是我国工业互联网的快速成长期。为深入实施工业互联网创新发展战略,推动工业化和信息化在更广范围、更深程度、更高水平上融合发展,制定本计划。

  • 2021-03-19
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网易易数大数据平台

大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、实时流计算、项目管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据 ETL 等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来,提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。

  • 2021-03-18
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2021年十大人工智能技术趋势

岁末年初, AI 热潮仍然汹涌, 应用前景依然广阔。在这样一个时间节点,全体智源学者经过商讨复盘,从科学、系统、算法等层面总结出 2020 年 AI 领域的十大进展, 并从人工智能的基础理论、算法、 类脑计算、 算力支撑等方面进行预测, 提出 2021 年 AI 领域十大技术趋势, 共同展望人工智能未来的发展方向。我们相信,人工智能技术的逐渐成熟将能够更好地帮助人类应对后疫情时代的各种不确定性,助力构建充满希望与变化的世界。

  • 2021-03-17
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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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