没有信息模型就没有工业数字化转型

为什么说信息模型是工业数字化转型的一个关键基础？又为什么在国内讨论工业数字化转型很少有人提及信息模型呢？这是本文着重探讨的两个问题。

2021-04-11
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云灿智慧图书馆（纸制书全馆自助化)解决方案

目前在国内图书管理系统中普遍采用“安全磁条＋条形码”的技术手段。以安全磁条作为图书的安全保证，以条形码作为图书的身份证，解决了图书管理中的一些问题，但是仍存在顺架、排架困难，劳动强度高，图书查找、馆藏清点繁琐耗时，音像读物难以流通，自动化程度低，管理缺乏人性化，磁条容易被消磁，防盗效果差等老大难。

2021-04-09
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普通图书管理系统建设方案

本系统以 Win2003 Server或NT4为服务器平台，后台为大型数据库SQL Server 2000，采用C/S与B/S相结合的模式，稳定性及安全性好，运行速度快，维护简单。系统核心采用目前最先进的前端开发工具Visual C++开发，所有软件部件全部为本地代码，不采用任何其他外部构件，从而保证了稳定性和可靠性。全面支持 Windows 98以上操作系统，包括 Windows 2000 PRO /ADV、Windows Server 2003等，有良好的兼容性、先进性与扩充性。系统采用网络模式，更安全、更稳定。系统支持馆藏量50万册以上，适合各类公共型图书馆。

2021-04-09
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变电站自动化改造方案

自动化部搭建的变电站综合自动化远动系统，主要依赖于变电站原有二次保护、测控、采集设备设备以及安捷自动化部新加二次采集测控设备收集电力信息，由原有或新加装通讯管理机汇总、处理并转发该数据（即变电五遥信息：遥测、遥信、遥控/遥调、遥脉、遥视）。

2021-04-09
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欣正工业互联网节能环保服务平台

基于工业互联网的节能环保服务的七个方面（节能、减排、智能、循环、低碳、绿色、生态）完善提升和开发云化软件系统及工业APP。应用行业：冶金、有色、化工、建材、轻工、装备制造、农业、林业、水利等。

2021-04-09
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云看板可视化解决方案

灿态鹰眼云看板是一款可以应用于任何工厂车间展示大屏的产品。这款产品灵活易用，支持手机、PAD、PDA、PC等设备，具有强大的接口API功能，可以和任意的系统对接，直观呈现系统数据到车间大屏上。助力企业快速实现信息化，打通信息孤岛。

2021-04-09
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研报通信行业5G用户高增长车联网等应用持续推进结合业绩和催化剂布局-2020122614页

五代移动通信技术（英语：5th generation mobile networks或5th generation wireless systems、5th-Generation，简称5G或5G技术）是最新一代蜂窝移动通信技术，也是继4G（LTE-A、WiMax）、3G（UMTS、LTE）和2G（GSM）系统之后的延伸。

2021-04-09
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什么是物联网？常见IoT协议集合

MQTT、 DDS、 AMQP、XMPP、 JMS、 REST、 CoAP这几种协议都已被广泛应用，并且每种协议都有至少 10 种以上的代码实现，都宣称支持实时的发布/订阅的物联网协议，但是在具体物联网系统架构设计时，需考虑实际场景的通信需求，选择合适的协议。

2021-04-06
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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云工业物联网平台数字孪生版技术原理与功能介绍

中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

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区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。