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工业大数据软件面临的挑战及应用发展

工业大数据是工业领域相关数据集的总称,是智能制造与工业互联网的核心要素。工业大数据软件负责工业互联网数据采集、管理、处理、分析和应用等任务,包括系统软件、领域平台和企业应用3个层次的软件构件。分析了智能工业互联网应用场景下工业大数据软件开发所面临的挑战;聚焦如何有效收集、存储并分析工业物联网时序数据,如何降低大数据处理分析的技术门槛,如何快速低成本构建工业大数据应用软件系统;最后对工业大数据软件的应用情况及未来工业大数据软件的发展愿景进行了展望。

  • 2022-03-30
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5G安全:进展、挑战和应对

4G及之前的移动通信技术已覆盖了全球 35 亿用户,而5G技术的数据传输更多、功耗更低、时延更小的特性,将使其渗透到社会生活的方方面面,也带来对其安全性的广泛关注。5G 在继承4G安全性的基础上,增加了新的安全特性,诸如认证授权、隐私保护、数据传输安全、网络架构和互通安全等,在网络安全上有较大进步。但是,短期内 ,5G 的安全仍面临不小的挑战,其安全防护需要各界相互配合、共同努力,体系化、立体化地做好5G安全防护。

  • 2022-03-30
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大数据安全分析重塑网络安全

传统的SIEM和安管平台由于其核心的安全事件采集、分析及存储引擎的架构是针对中小数据集合而设计的,在面对大数据的时候运行乏力,难以为继。SIEM和安管平台都具有安全事件(日志)的采集、存储、分析、展示等几个过程,正好与大数据分析的收集、存储、分析和可视化过程完全相同。因此,SIEM和安管平台天然具有应用大数据分析技术的特质。而将传统SIEM和安管平台的安全事件采集、分析及存储引擎更换为大数据分析引擎后,SIEM和安管平台被带入了一个全新的高度,进入大数据时代。

  • 2022-03-29
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电池数字孪生:模型、数据、人工智能融合的智能电池管理系统

锂离子电池广泛应用于电动汽车和电网储能等领域,这些设备的寿命很大程度上受到材料选择、系统设计和使用工况的影响,这些耦合的因素使得电池在实际应用中的控制具有挑战性。随着学界在电池老化机理、系统建模和故障诊断方面的研究突破,结合人工智能方法创建电池的数字孪生模型成为可能。在数字孪生体系中,电池的物理实体和数字虚拟模型协同联动,能够实现更为智能的管控。因此,本文展示了电池在状态估计模型、车载诊断工具、数据驱动建模领域的成果以及这些功能如何整合在一个数字孪生体系之中。

  • 2022-03-28
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高校课堂教学质量监控中信息化手段的探究与实践

构建高校教学质量监控体系是高等教育改革的切实有效手段,课堂教学监控是高校教学质量监控体系的重要组成部分。 党的十八大以来,党和国家持续推进高等教育改革,谋篇布局高等教育发展。2018年9月3日,教育部印发文件《教育部关于狠抓新时代全国高等学校本科教育工作会议精神落实的通知》,强调全面整顿教育教学秩序,严格本科教学质量监控。

  • 2022-03-28
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珞安科技基于人工智能的电网可靠、可信边缘计算装置设计研究方案

随着物联网、云计算、移动互联网、大数据、人工智能等新技术的飞速发展,以及IT与OT技术的进一步融合,工业制造、城市交通、电力能源、农业等各大行业领域的智慧化发展已成为必然趋势。推进各领域向智慧化发展是一项复杂而庞大的系统工程,既需要单一技术与装备的突破应用,还需要系统化的集成创新。智慧系统解决方案是推广普及智能化技术的关键手段,是促进各行业智能化水平提升的核心。

  • 2022-03-28
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展望智能制造的未来形态

在过去一年里,资本市场对于元宇宙概念由热捧走向冷静,投资者也意识到了元宇宙概念与现实存在着较大差距。赛迪顾问智能制造研究中心认为,元宇宙从概念到应用的转换仍需要企业和科研机构不断尝试,推进基础技术和关键设备不断迭代和更新,挖掘更多的应用场景。特别是,元宇宙相关技术在工业领域的应用将赋能工业产品生命周期的各个场景,能够有效促进工业领域智能化升级,其应用价值将远大于消费领域。

  • 2022-03-28
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企业数字化落地的三个维度

企业在实施战略企图的过程中,能否最大限度地将其所拥有的资源转化为企业能力,企业能力的不断提高能否“反哺”或丰富企业的资源,企业的资源和能力能否对企业战略实施提供有效支撑,企业战略的实施能否不断丰富和积累企业资源、能否不断提升企业能力等,这些是十分重要的。

  • 2022-03-28
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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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