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公安部网络安全等级保护2.0主要标准介绍

新标准将于计算、移劢亏联、物联网、工业控制系统等列入标准范围,构成了“安全通用要求+新型应用安全扩展要求”的要求内容。 新标准“基本要求、设计要求和测评要求” 分类框架统一,形成了“安全通信网络”、“安全区域边界”、“安全计算环境”和“安全管理中心” 支持下的三重防护体系架构

  • 2021-04-25
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智慧粮库信息化项目建设规划方案书(20190213233407)

粮食是国家的战略物资和应急物资,安全地储存粮食是保证国家安全和稳定的重要基础,粮库的智能化控制和精准管理是实现安全高效储粮的关键。一个健全的智慧粮食系统可以为国家节约粮食,同时可以在保证粮食安全的情况下,减少人力和物力的投入。 该系统从功能上包括远程监控系统、出入库管理系统、 智能通风系统、智能气调系统、自动虫害检测系统、烘干水分在线控制系统、粮库智能安防系统、粮库业务管理系统和智能决策系统以及管理员管理系统等。

  • 2021-04-25
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智能制造工厂解决方案

智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。移动互联网+下单订购一个定制化的产品,制造过程按照需要,智能找原料,智能找设备、工装、组装线组合或工厂,在最短时间交给客户。

  • 2021-04-25
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基于数据架构资产开发的业务语义层数据查询引擎技术方案设计

数据架构模型基于B/S的多层Web应用,采用Mysql/Oracle数据库和JSP、Spring、Hibernate、AJAX技术,利用MVC设计模式将表示层和逻辑层分离。后台使用Mysql/Oracle进行数据库开发,并利用Hibernate技术完成对数据库的封装映射。可配置多套物理表方案,搭建业务语义层(逻辑方案)。

  • 2021-04-25
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智慧工厂一体化解决方案

智慧化工厂”是大数据革命、云计算、移动互联、物联网时代背景下,对企业进行智能化、工业化相结合的改进升级。智慧工厂是“工业4.0”发展中的一个新阶段,通过高科技手段实现一个高效节能的、绿色环保的、安全舒适的人性化工厂。

  • 2021-04-25
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数据中心建设概念解释之关于元数据、资源目录、主

数据描述:对信息对象的内容属性等的描述能力是元数据最基本的功能。 数据检索:支持用户发现资源的能力即利用元数据来更好地组织信息对象建立它们之间的关系为用户提供多层次多途径的检索体系从而有利于用户便捷快速地发现其真正需要的信息资源 数据选择:支持用户在不必浏览信息对象本身的情况下能够对信息对象有基本的了解和认识从而决定对检出信息的取舍 数据定位:提供信息资源本身的位置方面的信息如DOI URL URN 等信息由此可准确获知信息对象之所在便于信息的获取 数据管理:保存信息资源的加工存档结构使用管理等方面的相关信息以及权限管理版权所有权使用权防伪措施电子水印电子签名等 数据评估:保存资源被使用和被评价的相关信息通过对这些信息的统计分析方便资源的建立与管理者更好地组织资源并在一定程度上帮助用户确定该信息资源在同类资源中的重要性

  • 2021-04-25
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阿里中台架构解析

本文要点小结: 1,阿里业务中台架构图。阿里完整前后中台技术架构图。 2,业务中台化-产品形态。将商业基础形态和逻辑梳理出来,解构成业务“积木块”。 3,业务中台化-全局架构。建立中台的中心化控制单元,对中台有一个纵观全局的视图。 4,业务中台化 - 业务创新和智能化。业务中台化,汇集和沉淀业务逻辑和数据,对快速创新提供支持。 5,阿里核心业务架构。小前台、大中台、轻后台的相互支撑体系。 6,阿里数据中台架构。数据中台建设理论、方法和实践。 7,阿里技术全栈全景图。阿里的移动中台、业务中台、数据中台、技术中台。 8,阿里技术平台底座。阿里多年技术积累和沉淀,构建在阿里云之上。 9,阿里中台组织架构。阿里的中台战略,相匹配的组织架构升级。 10,业务中台建设路径。企业中台建设应遵循的3个步骤:决心变革、成功试点、持续融合。 11,企业中台战略4个升级。从战略、组织、流程、技术四个方面进行升级。 12,阿里中台的能力开放。基于阿里云、ET大脑、业务&数据双中台的能力开放。 13,阿里业务中台建设方法论。中台建设和基础协议、中心化操控单元。

  • 2021-04-25
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智慧工厂实验室建设方案

传统工厂到智慧工厂的变革必然会成为未来世界制造业中最大的一波“浪潮”,传统工厂如何快速实现角色的转换?我们认为,设备间的互联互通是关键。?从长期来看,工业4.0对于智慧工厂的投入将远超过一般工业,但项目盈利能力也将显着提高,并且资本投入越大、斜率越陡峭,即投资的边际回报率越高。无论在何种经济体,工业4.0都将是制造业发展不可绕开的必由之路。我们一直以来专注于工业控制领域,同时深刻感受到这次工业智能化给制造、生产带来的改变,物联网已经在不断的走进工业生产制造,在我们合作的企业中,工业生产数据实时采集(如MES系统)算是典型,而在工业生产信息网络中,zigbee当之无愧成为了主角。

  • 2021-04-25
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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