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智慧城市“碳达峰”“碳中和”的对策与建议

今年8月25日是中国低碳日,“低碳生活,绿建未来”是今年的主题。众所周知,碳达峰、碳中和的关键在于企业转变生产方式,走绿色发展之路,但对于我们每个人来说,衣食住行产生的二氧化碳也会给地球留下“足迹”。尽管对很多人而言,“低碳”已经不是个新概念,但是从认识到行动,还需要每个人付出更多努力。

  • 2022-03-16
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数据治理在国有企业数字化转型中的核心地位

数字化转型的核心是对数据价值的充分挖掘和运用,以创造新的生产力。技术层面具体体现为企业数据平台的建立、数据采集,分析,挖掘和智能场景的拓展。从国内国外实践来看,进入数字经济的企业,一般以从互联网起步的新兴行业为主。近年来,传统行业中的先进企业也快速进入这一行列,其路径一般来说是从信息系统全面建设基本完成开始,逐步进入大数据,企业级数据仓库,数据湖以及数据中台建设、数据分析场景及数据驱动应用开发、再到全面数据服务化和智能创新应用这样一个过程。

  • 2022-03-15
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4.5G技术的发展现状、趋势

目前,移动通信界已达成共识,5G阶段将有全新的空中接口和网络架构,同时LTE-Advanced将会持续演进,并将成为5G重要的一部分。 此外,5G新空中接口将与LTE-Advanced增强技术紧密配合,提升整网性能。 本文将重点介绍LTE-Advanced演进即LTE-Advanced Pro的技术发展情况。

  • 2022-03-16
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全球首例“异厂家NB-IoTvEPC和vIMS共三层全解耦云”

云化浪潮席卷全球,SDN/NFV支撑各个运营商互联网化运营转型,at&t发布了Domain2.0计划预计2020年实现75%网络功能虚拟化,国内三大运营商也相继发布了白皮书,开始了网络云化部署。中国联通发布的CUBE-Net2.0将基于SDN/NFV、超宽带技术实现网络重构,积极进行网络转型的尝试;NFV可以实现共享的硬件资源池、自动化的网络部署与管理、灵活的网络扩缩容、更快速的业务上线等,公司希望通过引入NFV技术进行电信网络云化演进,按照区域、本地、边缘三层DC布局,迎接5G到来。

  • 2022-03-16
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基于变分自编码器的异常小区检测

针对移动网小区KPI数据的特点,提出一种基于变分自编码器(Variational auto-encoder, VAE)的异常小区检测方法。该方法利用异常小区KPI数据在通过变分自编码器编码与解码过程中所产生的较大波动来实现异常检测。实验结果表明,该方法在样本不平衡的情况下,通过合理设置重构误差阈值,能准确地检测出异常小区,实现异常小区的机器判读。

  • 2022-03-16
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中国移动“云改”赋能智慧家庭业务全网发展

以家庭安防业务的上云实践来展开。智慧家庭运营中心承担中国移动家庭安防业务(“移动看家”)的研发和运营工作,家庭安防业务提供典型的“硬件+权益+服务”型产品,为用户提供场景化的视频监控、智能告警、亲情对讲等服务,致力于成为最大的数字家庭安全看护方案提供者。

  • 2022-03-16
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抢抓工业互联网平台发展战略机遇

当前,互联网平台正在从商业领域向制造业领域拓展,成为工业互联网战略布局的核心。国际工业巨头GE和西门子分别推出Predix和MindSphere工业互联网平台。近期,国务院副总理马凯强调,要搭建多层次的工业互联网平台。工信部部长苗圩指出,要积极推进工业互联网平台发展。在第21届软博会制造业与互联网融合深度行(北京站)活动上,工业和信息化部信软司副司长安筱鹏就工业互联网平台发展“为什么、是什么、怎么干”三大问题阐述了观点。

  • 2022-03-15
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工业互联网安全态势感知技术及其应用研究

网络安全态势感知技术在采集多维度、多层次数据的基础上,通过对安全信息分类、归并、建立数据模型、分析等手段进行融合、分析,得到网络的整体安全状况及其应对措施,并对网络安全状况的发展趋势进行预测,从而为工业控制系统网络安全提供可靠的数据参考和决策支持。本文在分析工业互联网安全态势感知平台建设必要性的基础上,进一步阐释了态势感知平台的技术架构及主要功能模块,并探讨了工控系统的态势感知平台的建设思路。

  • 2022-03-14
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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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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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