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智慧城市物联网解决方案

智慧城市综合运行管理平台通过将物联网采集到的城市多维度信息以及政府各职能部门的业务数据进行统一汇聚和资源整台,实现了在一个统一的平台,用一-张GIs地图展示和分析与城市事件相关的所有信息。有效避免了一-直以来政府各职能邮门之间彼此封闭自2己的数据资源和业务系统所带来的数据孤岛问题。利用平台的大数据处理能力对多维度的城市信息进行全局化的关联分析,使城市决策更加智能,业务管理更加高效。

  • 2021-04-20
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5G+未来社区

从 1G 到 4G,移动通信技术保持了大约每十年更新一代的节奏,随着 2019 年 5G 商用牌照发放,中国正式迎来 5G 时代。5G 作为最新一代的无线通信技术,其超高速率、超低时延、超大连接特性将对智慧城市建设产生巨大的影响。以其为基础的泛在传感网络将实现智慧城市万物互联,人、机、物深度融合发展;同时,与物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术的深度融合,将催生出众多新兴的城市应用场景和创新管理模式,为智慧城市的建设带来更多可能性。

  • 2021-04-20
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(完整版)工业互联网PPT-互联网+制造业的一种范式

“互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中,提升实体经济的创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。在2015年的政府工作报告中,李克强总理提出,"制定‘互联网+’行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。"

  • 2021-04-19
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智源研究院2020北京人工智能发展报告

北京依托在人工智能领域的科技资源优势,加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心,重点提升人工智能原始创新能力,加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,持续为首都经济发展注入新动能。

  • 2021-04-19
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智能建筑管理(IBMS)系统设计方案

XX医院智能化集成管理平台(以下简称IBMS平台)是该项目智能化系统的上层建筑,是该项目中所有智能化子系统的大脑,扮演着沟通者、监护者、管理者与决策者的角色。它利用标准化/或非标准化的通讯接口将各个子系统联接起来,共同构建一个全设备、全空间、全时域、全过程的有机整体。它通过统一的平台,实现对各子系统进行全程集中检测、监视和管理,同时将所有子系统的数据收集上来,存储到统一的开放式关系数据库当中,使各个原本独立的子系统,可以在统一的IBMS平台上互相对话,做到充分数据共享。

  • 2021-04-19
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物联网在智慧城市和智能建筑中的应用

物联网不等于5G,在5G之前物联网就一直存在,有线技术也属于物联网技术。 5G的应用包括三部分,实际上物联网只是其中一部分。(1)宽带业务,5G应用宽带可以很快地下载电影或者是看3D视频。(2)窄宽带业务,窄带的业务才是物联网的业务,窄带业务可以承载海量物联网数据的传输,速率可以达到一兆。(3)低延时业务,可用于自动驾驶上。

  • 2021-04-19
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智能建筑:数字孪生重构最古老的行业

增强现实等新兴建筑技术的发展,进一步促进了建筑行业的数字化发展和建设效率。然而,作为全球最古老行业之一的建筑行业,在麦肯锡数字化指数(首次按行业测评美国经济数字化程度的指数)中却排名倒数第二。迄今为止,技术行业所关注的,一直都是移动信息而非材料原子。材料原子是建筑的本质,在建筑物和基础设施的本地化和劳动密集型活动中,将原子排列到相关活动中。但是,随着传感器、小型化、机器人技术、无人机、计算能力和智能算法等最新技术发展,我们得以了解如何将数字和物理相结合,从而能够在较短的时间内,建造更便宜、更环保、更耐久的建筑物。

  • 2021-04-19
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电机行业MES系统解决方案

电机是指依据电磁感应定律实现电能转换或传递的一种电磁装置。它的主要作用是产生驱动转矩,作为用电器或各种机械的动力源。电机制造业属于典型的离散型工业,其主要特点: 原料加工,部件装配,成品组装出厂。按订单生产为主,库存生产为辅,产品结构(BOM)复杂,工程设计任务很重。制造工艺复杂、不确定,生产过程所需机器设备和工装夹具种类繁多。物料存储简易方便,离散加工,质量和生产率依赖于人工,自动化水平相对较低。产品生命周期长,更新换代慢,在制品管理不易,产品种类多,零件材料多,加工工艺复杂,不确定因素多,导致编制生产、采购计划比较困难。产品零部件会采用自制与外协加工相结合的方式。

  • 2021-04-19
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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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