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华友新能源智能工厂大数据中心

数据中心通过整合技术、资金、人才、管理、产业链上下游等资源,建设华友新能源智能制造平台,综合应用物联网、信息化、云计算、自动化等技术,通过建设物联网车间、SAP ERP、MES、WMS、PLM、SRM、CRM、SAP BW、全面预算管理系统等信息系统并实现系统间的集成应用,打造新能源智能工厂。数据中心通过实现产业链企业间的供需协同,推动企业内部研发设计、生产制造、经营管理、仓储物流、客户关系管理等制造资源的数字化、在线化,提升华友以及产业链上下游企业的制造资源网络化配置和优化能力,大幅提升制造过程的生产效率,降低产品不良率,缩短订单交付周期,并能快速适应市场和多变的客户需求。

  • 2021-03-21
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工业互联网大数据平台规划方案

工业大数据即工业数据的总和,其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据。人和机器是产生工业大数据的主体。人产生的数据是指由人输入计算机中的数据,例如设计数据、业务数据等;机器数据是指由传感器、仪器仪表和智能终端等采集的数据。工业大数据是智能制造与工业互联网的核心,其本质是通过促进数据的自动流动解决控制和业务问题,减少决策过程带来的不确定性,并尽量克服人工决策的缺点。

  • 2021-03-20
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研报智能汽车行业系列报告智能汽车的芯片和OS

智能汽车的域与芯片会提供可灵活组合的计算和通信平台,如区域网关、整车域控制器、自动驾驶域控制器、智能座舱域控制器,在软件平台上华为会提供满足AUTOSAR的规范的VOS,自适应AUTOSAR的IOS以及基于用于座舱的来自华为手机鸿蒙的HOS,并在三大OS基础上提供跨OS服务框架的HS,HS的全名叫做华为Automotive Service。

  • 2021-03-19
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WF - IoT 融合物联网智慧城市解决方案

智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市中各行各业基于知识社会下一代创新(创新2.0)的城市信息化高级形态,实现信息化、工业化与城镇化深度融合,有助于缓解“大城市病”,提高城镇化质量,实现精细化和动态管理,并提升城市管理成效和改善市民生活质量。

  • 2021-03-18
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产业数字图谱引导产业生态构建

以某产业集群为抓手,以精准的产业数字图谱为指南,服务产业生态体系的业务导流、产业生态要素的链接,推动产业链与服务链、技术链、资本链、园区链的相互融合,带动产业链与创新链、供应链的相互联动。

  • 2021-03-17
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IC 芯片生产流程:从设计到制造与封装

芯片制造的过程就如同用乐高盖房子一样,先有晶圆作为地基,再层层往上叠的芯片制造流程后,就可产出必要的 IC 芯片(这些会在后面介绍)。然而,没有设计图,拥有再强制造能力都没有用,因此,建筑师的角色相当重要。但是 IC 设计中的建筑师究竟是谁呢?本文接下来要针对 IC 设计做介绍。 在 IC 生产流程中,IC 多由专业 IC 设计公司进行规划、设计,像是联发科、高通、Intel 等知名大厂,都自行设计各自的 IC 芯片,提供不同规格、效能的芯片给下游厂商选择。因为 IC 是由各厂自行设计,所以 IC 设计十分仰赖工程师的技术,工程师的素质影响着一间企业的价值。然而,工程师们在设计一颗 IC 芯片时,究竟有那些步骤?设计流程可以简单分成如下。

  • 2021-03-07
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智慧路灯杆助力5G城市建设

5G部署需要大量的杆体支撑,大概60-120米就需 要一个基站,智慧杆是降低5G建设和运营成本的最佳办 法,通过智慧杆建设可对5G产业发展产生带动效应,可 促进5G在智能交通、智慧城市、智能制造等领域的深入 应用。超过31个省市发布“利用路灯杆等资 源建设5G基站”的相关政策和导则,采 用“微基站+智慧杆塔”的方式部署5G网络。 几乎都要求市新建道路要统一规划和建设 智慧杆,现有道路要将各类存量杆塔分批 改造为智慧灯杆。

  • 2021-02-26
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纳源SVPN视频组网技术

智盾视联网关是一款基于 覆盖式SD-WAN组网技术,解决 基于Internet的跨地域、多级调 看实时视频组网难题的专用设 备。网关支持多种Internet接入 方式(宽带、LTE、或MPLS等), “零接触” 部署即可实现远程视 频组网,无需对原视频网络与 设备进行任何改造,支持身份 认证、链路加密等完备的网络 安全属性。 相比传统组网技术,具有 部署灵活、安全可靠、易维护 以及成本低廉等明显优势,是 远程视频组网的最佳选择。

  • 2021-02-26
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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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