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《数据管理能力成熟度评估模型》概述

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-03-09
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一文读懂企业主数据管理

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体。主数据管理,不仅包括硬件和软件,还是将数据作为重要资产管理的思想和办法,是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证主数据的完整性、一致性和准确性。

  • 2022-03-09
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水下碍航物信息三维可视化管理技术研究

研究了水下碍航物信息的获取、处理、显示和管理等一整套技术方法,以水下碍航物数据库为支持,实现水下碍航物数据的获取、海图碍航物信息自动入库、水下碍航物可视化编辑、元数据信息查询和空间定位等功能,并实现以图片库和模型库为支持的海图碍航物要素的三维空间表达,建立水下碍航物三维可视化管理系统平台,为海洋测绘作业人员提供全方位、一体化的技术支持和信息保障。

  • 2022-03-08
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多波束成像声纳系统低功耗设计

针对多波束成像声纳系统降低系统功耗提高续航能力的要求,从硬件和算法两个方面展开了对系统的低功耗设计。硬件方面通过采用单电源运算放大器(OPA)电路架构对系统调理模块的放大、滤波链路进行了重新设计,实际测试结果表明实现了14.37W的系统功耗降低。算法方面通过提出一种基于圆阵的旋转多波束形成方法,在完成系统多波束设计的基础上实现了85倍的资源优化效果,为信号处理模块的FPGA芯片低功耗选型提供了技术支撑。

  • 2022-03-08
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浅滩段海底管线悬空裸露处理技术

某油田登陆海底管线,根据调查资料,该海底管线渔船航道处出现悬空及裸露,最大悬空高度0.7m,长度25m。航道处水深约为2~4m(低潮时2m,高潮时4m),航道两侧水深较浅,低潮时裸露。 由于海底管线处于航道处,存在过往渔船剐蹭海底管线的风险,影响海底海底管线的运行安全,为保证海管运行安全需对航道处海底管线进行处理。

  • 2022-03-07
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浅海声学研究及所面临的挑战

我国是海洋大国,沿海大陆架有一片浅海水域,这一得天独厚的地理优势使我国水声研究不断取得进展。我国的水声学研究始于1958年,已故著名物理学家、中国科学院院士汪德昭负责组建了我国国防水声科研队伍。经过几代人的努力,已发展出一套适合我国浅海特点的水声传播理论和应用技术,也出现了一批从事水声研究的科技骨干力量,其中有三位带头人先后当选为中科院院士。国家声场、声信息重点实验室主任张仁和院士发展了一套快速解算声场结构的算法,并在实际中获得应用;国家自然科学基金委信息部主任侯朝焕院士在水声工程、数字系统集成方面取得重要成果;中科院声学所所长李启虎院士近年来多次应邀担任欧洲水声会议和北大西洋公约组织的水下防务技术会议分组主席,为国家争得了荣誉。

  • 2022-03-07
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浅谈我国海洋工程环境影响评价中的公众参与制度

环境影响评价制度是预防性环境政策的最重要支柱之一。从环境问题自身的特性来看,其科学技术性和高度利益冲突性决定了环境影响评价制度的专业色彩浓郁,同时又必须涵纳民主观念和利益衡量原则,综合平衡建设单位、地区居民、事业主管机关、相关政府机关等的意思、知识和要求,从而在发展方向上应当调和专业化和民主化的要求。环境影响评价也是一个能够提供科学评价与指导的措施,从环境影响评价的程序上我们可以看出,公众参与在环境影响评价的核心环节中占有重要的地位。

  • 2022-03-07
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电磁武器打击链构建理论与方法研究

近年来,新军事变革的出现和信息化技术的发展,使得战争的形式发生了巨大变化。美国最近发动的几次局部战争拉开了信息化战争的序幕,美军凭借强大的高新技术优势使得打击链的时间不断缩短。打击链是指部队在战场攻击目标时,形成的“发现,定位,跟踪,瞄准,交战,评估”这样一个完整的流程,也就是美军大肆宣扬的OODA回路。

  • 2022-03-07
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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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