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3份PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践

数字孪生,作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型,随着工业互联网的发展,成为一种全新而有效的解决方案。工厂的设备,可以通过实时可视化的数字孪生,模拟机器在生产系统中的表现,通过虚实交互、数物融合和知识自动化,形成一线操作者和管理者的决策支撑系统,提供更加实时、高效、智能的服务。今天分享3个干货PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践。

  • 2021-09-08
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智能制造发展过程三个阶段及特征

本文首先总结工业生产对控制技术的要求及工业自动化系统的特点; 然后根据智能制造系统在工业生产过程中的地位和所发挥的作用,着重讨论智能制造系统相关技术在不同时期、不同领域的技术特点和阶段,以生产系统的各个子系统间的数据流向为特征,区分智能制造发展过程的 3 个阶段; 最后以钢铁行业的案例来分析智能制造在生产中的地位,为企业实施智能制造提供参考。

  • 2021-09-08
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如何做好汽配供应链仓储解决方案?

仓配是汽配供应链的重要组成部分。如果没有与经营模式结合起来谈仓配解决方案,会像无源之水一样,漂浮无力,无的放矢。 汽后市场的仓配解决方案又具有本行业的特点,所以汽后市场的仓配解决方案既要结合经营模式,又要考量行业及配件本身的特性。

  • 2021-09-08
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IoT边缘如何实现海量IoT数据就地处理

边缘这个概念出现的时间并不长,许多人对其进行过概括,范围界定和阐述各有不同,甚至有些是重复和矛盾的,今天带大家一起学习一下IoT边缘究竟是何方神圣。一、IoT边缘的概念首先先来介绍一下边缘是什么?边缘计算是在网络边缘进行的数据处理,以减少延迟并降低对云计算和数据中心资源的需求。边缘是可以无处不在的,最常见一种,也是大家最能理解的是实际的工业业务现场,边缘计算发生在智能网关中,就在收集和处理数...

  • 2021-09-08
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人工智能-一般搜索算法原理

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

  • 2021-09-08
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人工智能与嵌入式

人工智能不可能没有嵌入式,人工智能的领域庞大涵盖学科众多,应用范围也很多。人工智能与嵌入式系统的关系,可用苏轼《题西林壁》的诗句来形容,即“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。长期以来,形形色色的人工智能就在我的周围,我们却视而不见。可以说嵌入式开启了人工智能的进程,人工智能的终极目的是实现人类智力的替代,人的智力有“思维”和“行为”两种方式,思维是大脑独立的思考,行为是个体与客观世界的交互。

  • 2021-09-08
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人工智能讲义-专家系统

专家系统,通俗的讲,就是让计算机具有人类专家的知识、经验和技能,能够像人类专家一样解决实际问题。专家系统实质上是一段计算机程序,它能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。通过计算机,模拟人类专家如何运用他们的知识和经验解决面临问题的方法、技巧和步骤。

  • 2021-09-08
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搜索是人工智能中的一个基本问题并与推理密切相关搜

知识的搜索与推理是人工智能研究的一个核心问题,对这一问题的研究曾经十分活跃,而且至今仍不乏高层次的研究课题。正如知识表示一样,知识的搜索与推理也有众多的方法,同一问题可能采用不同的搜索策略,而其中有的比较有效,有的不大适合具体问题。 表示问题是为了进一步解决问题,从问题表示到问题的解决,有个求解的过程,也就是搜索过程。在这一过程中,采用适当的搜索技术,包括各种规则、过程和算法等推理技术,力求找到问题的解答。下面讨论一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理。

  • 2021-09-08
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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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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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