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基于业务的车联网规划与部署方案

车联网业务多样,对网络带宽、时延、可靠性、定位精度的要求不一,且其发生的场景相对于传统网络较为复杂,对移动网络方案部署提出了更高要求。为解决此问题,首先对车联网业务与部署场景分类,并针对每种类型业务需求及场景网络参数进行全方面量化;其次分析传统网络、卫星网络、C-V2X专用网络在各方面支撑车联网业务的能力,并进行协同规划方案疏理,从规划方法、无线方案、传输方案三方面进行策略评估,并形成最终结论。经论证,传统无线网络、C-V2X专网、辅助卫星网络协同规划与组网部署方案可以最大化网络效率,减少投资浪费和能源损耗。

  • 2021-03-19
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仓储物流技术发展趋势分析

随着工业4.0发展,产品定制与个性化服务已逐渐成为市场发展的重要趋势,这对现代物流系统提出了更高要求。仓储物流系统(Warehousing Logistics Systems)作为物流与供应链的核心环节,其作业效率、服务质量和运营成本一直是企业重点关注的指标。高效合理的仓储物流系统可以帮助企业加快物资流动的速度,降低成本,保障生产顺利进行,并可以实现对资源的有效控制和管理。现代“仓储”已经不是传统意义上的“仓库”、“仓库管理”,而是在经济全球化与供应链一体化背景下的仓储,是以满足供应链上下游需求为目的,在特定的有形或无形场所,运用现代技术对物品进出、库存、分拣、包装、配送及其信息进行有效计划、执行和控制的物流活动。显然,仓储物流技术(Warehousing Logistics Technologies)是企业建立先进合理仓储物流系统的关键。

  • 2021-03-19
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教育信息化2.0时代智慧校园建设与研究新发展

“智慧教育创新发展行动”是教育部《教育信息化2.0行动计划》的重要内容之一。智慧校园的建设与应用是落实智慧教育创新发展行动的具体举措。该文通过文献综述与内容分析方法,结合对广州市71所中小学(中职)智慧校园试点校的实践案例分析,明确智慧校园建设要全面落实立徳树人的根本任务,推进核心素养与关键能力培养,促进高考制度改革,培养徳智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人为新取向,指出智慧校园建设要以教育信息化2.0为导向、强调融合创新、重视机制保障、突出区域特色。在此基础上提出智慧校园应用与研究的新发展,以期对未来智慧校园的建设与应用提供思想指导与实践参考。

  • 2021-03-19
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医疗器械UDI和兽药二维码追溯-嘉华汇诚

兽药二维码追溯定义 兽药二维码追溯是结合编码和信息化技术,把物联、二维码技术应用在原材料采购、生产、批发、零售、物流配送、使用和政府监管等生命周期的全过程,通过全过程信息化手段,实现兽用药品全过程追溯和流通跟踪监控。其特点如下: ? 一件一码,全程追溯,实现政府监管、企业结算、物流应用、终端查询功能的统一 ? 数据集中存储,闭环管理,支持监管、生产、流通和消费信息实时采集,多方动态共享

  • 2021-03-18
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物联网安全漏洞案例研究与解决方案

随着物联网技术的不断推进,基于物联网的设备在我们的生活中越来越普及,特别是那些廉价或计算受限的设备通常没有设计任何安全机制,成为了很大的隐患。我们列举了一些消费者在物联网设备中可能遇到的常见攻击,并提出了一些解决策略

  • 2021-03-18
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机械加工行业MES业务解决方案

不同类似对于MES的不同需求: 特点:生产节奏快,一旦停线将造成较大损失; 对线边库有较高的要求,生产准备需要充足、随时补充物料; 设备故障、工艺更改、质量问题需快速响应处理; 设备自动化水平高,应充分自动采集各类数据,降低人工录入强度: 工装数控程序等需提前完成生产准备,减少等待时间。比较关注刀具在线监测: 注重设备宕机时间,关注设备OEE;质量可以大面积采用在线质量检测。

  • 2021-03-02
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58同城大数据实践方案

首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。

  • 2021-02-26
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什么是数据湖?有什么用?终于有人讲明白了……

数据湖概念的诞生,源自企业面临的一些挑战,如数据应该以何种方式处理和存储。最开始,企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。最开始的时候,每个应用程序会产生、存储大量数据,而这些数据并不能被其他应用程序使用,这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生,应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中,可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题,包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决,因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。

  • 2021-02-24
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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