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有色金属行业智能矿山建设指南(试行)

结合我国有色金属矿山开采环境复杂、安全管理压力 大、多元素资源共生等特点,在矿山已有自动化、信息化 建设基础上,推进物联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色金属矿山的应用,建成 集资源的数字化管理、面向“矿石流”的智能生产管控、全 流程的少人无人化生产、集成化的本质安全管理、基于工 业大数据的智能决策于一体的本质安全、资源集约、绿色 高效的有色金属智能矿山,促进企业转型升级、高质量发 展,全面提升企业的综合竞争力和可持续发展能力。

  • 2021-02-13
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建材工业智能制造数字转型行动计划(2021-2023年)

建材工业(含无机非金属材料)是建筑工程和基础设施必不可少的支撑,是国民经济和社会发展的基础性行业,是战略性新兴产业和国防军工发展的重要保障,是环境治理和生态文明建设不可缺少的重要一环。为促进建材工业与新一代信息技术在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展,促进建材工业转方式、调结构、增动力,加快迈向高质量发展,制定本计划。

  • 2021-02-13
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国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见

云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,是信息化发展的重大变革和必然趋势。发展云计算,有利于分享信息知识和创新资源,降低全社会创业成本,培育形成新产业和新消费热点,对稳增长、调结构、惠民生和建设创新型国家具有重要意义。当前,全球云计算处于发展初期,我国面临难得的机遇,但也存在服务能力较薄弱、核心技术差距较大、信息资源开放共享不够、信息安全挑战突出等问题,重建设轻应用、数据中心无序发展苗头初步显现。为促进我国云计算创新发展,积极培育信息产业新业态,现提出以下意见。

  • 2021-02-13
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机器学习入门——浅谈神经网络

神经网络是干嘛的?神经网络作为一种非线性的网络模型怼非线性科学进行研究,是一种模仿人类神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。本文通过对基础概念进行讲解,让读者理解神经网络在应用方面的知识内容。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台助力新一代智能制造的实践和思考

对两化融合大体系下各种概念和工业互联网平台的理解1.两化融合是战略,智能制造转型升级是目标,不管是传统的信息化系统、工业软件等,还是新兴的CPS、数字孪生、工业互联网平台等,都是智能制造落地的载体,但新兴的后者更为高效、先进、全面;2.CPS偏重技术实现,数字孪生偏重虚实映射,数字中台偏重沉淀复用,工业互联网平台偏重三层架构和PaaS赋能,都是将传统的以应用为中心的“烟囱式”信息化建设,转变为以”数据+模型=服务,内外资源自动优化配置”为中心;3.工业互联网平台是新一代智能制造落地的升级版载体,其本质是基于云(私有/公有/混合)的开放式工业操作系统,以工业大数据和工业机理模型微服务为核心,实现工业技术软件化,是推动设备上云和业务上云的“智造引擎”,是降低开发门槛的“双创舞台”,是汇聚产业生态的“行业智库和工业淘宝” ,它面向使用和开发者 双向,加速物联网+互联网+智联网 三网融合,推动全方位的虚实互进和人机一体。

  • 2021-02-13
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智慧电厂建设方案

智能电厂管控体系包括三个层级:智能设备层、智能控制层、智能管理层;?在役电厂 主要是智能控制层和智能管理层的建设?智能控制层 采用嵌入式智能模块或外挂控制模块,利用高级算法和智能机器模型深度计算分析,对发电厂部分控制系统实现智能优化闭环控制,基于大数据分析的运行优化系统,实现在线开环指导运行人员寻优操作 智能管理层 在管理信息大区将MIS\SIS等系统进行了深度融合建立一体化管控平台,应用物联网、大数据、三维可视化等技术建设智能安防,智能燃料、智能物流、消防、智能环保、设备故障诊断、设备全生命周期管理、可预知状态检修、性能试验等智能管控中心。

  • 2021-02-13
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石化行业智能光纤安全监测系统

石化行业智能光纤安全监测系统,利用分布式光纤振动监测系统和温度监测系 统对管道进行全天候24小时实时在线监测,全面的掌握管道的温度和振动信号变化,同时精准定位事故位置。

  • 2021-02-13
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智能井盖监控器解决方案

智能井盖监控器解决方案,传统井盖通过内嵌无线模块的监测终端 通过NB-IoT 等通信方式连接到云平台。管理人员能在智能井盖管理平台上对接入的井盖进行远程控制、管 理、维护。通过物联网实现远程监控、管理每一个井盖。

  • 2021-02-13
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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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