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深度学习与工业互联网安全:应用与挑战_杨晨

不忘初心,得始终 2021/5/17 21:46:40 摘要:工业互联网安全是制造强国和网络强国建设的基石,深度学习因其具有表达能力强、适应性好、可移植性高等优点而可支持“智能自主式”工业互联网安全体系与方法构建,因此促进深度学习与工业互联网安全的融合创新具有鲜明价值。本文从产业宏观、安全技术、深度学习系统等角度全面分析了发展需求,从设备层、控制层、网络层、应用层、数据层的角度剖析了深度学习应用于工业互联网安全的发展现状:阐述了工业互联网深度学习应用在模型训练、模型预测方面的安全挑战,前瞻研判了未来研究的重点方向,如深度神经网络可解释性、样本收集和计算成本、样本集不均衡、模型结果可靠性、可用性与安全性平衡等。研究建议,在总体安全策略方面,深化促进两者的融合发展,建立动态的纵深防御体系:在技术攻关研究方面,采用应用驱动和前沿探索相结合的攻关方式,加快领域关键技术问题的攻关突破;在政策支持与引导方面,合理增加交叉领域的资源投入,建立“产学研”联合研发与应用的生态体系。

  • 2021-05-18
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发展工业互联网实施方案(最新)

加快建设和发展工业互联网,是深化供给侧结构性改革的创新举措,是推进制造强市、数字强市建设的重要基础,是全面建成小康社会的有力支撑,有利于补齐制造业发展短板,为建设现代化经济体系、增创我市发展新优势奠定坚实基础。我市是制造业大市,转型升级需.求迫切,必须以习近平新时代中国特色社会主义思想为统领,牢牢抓住当前重要的发展机遇期,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用和更好发挥政府引导作用,将工业互联网作为产业优化升级的新手段、新动能,着力打造面向未来、工业互联网产业生态体系,促进制造业进一步降本提质增效, 推动“互联网+先进制造业”深入发展。

  • 2021-05-18
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《工业互联网之平台技术架构方案》

工业互联网是什么? 工业互联网是新代网络信息技术 与制造业深度融合的产物,是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施,通过人、机、物的全面互联,全要素、全产业链、全价值链的全面连接,推动形成全新的生产制造和服务体系,是经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。

  • 2021-05-18
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工业互联网通用解决方案(综合版)

工业互联网可以从「网络」,「数据」和「安全」这三个方面来理解。 网络是基础,即通过互联网,物联网等技术实现工业全系统的互联互通,促进工业数据的充分流动和无缝集成。 数据是核心,即通过网络采集得到的工业生产全周期的海量数据,并进行大数据分析,形成基于数据的智能系统,实现机器弹性生产,运营管理优化,生产协同组织以及商业模式创新。 安全是保障,如果没有严密的安全保障体系,上层的应用就无从谈起,网络和数据的价值就难以得到良好的应用。

  • 2021-05-18
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基于边缘智能2.0的工业互联网平台架构及应用_刘炜

摘要:边缘智能是人工智能(AI)技术与边缘计算的结合,能满足行业数字化在实时业务、数据优化和应用智能等方面的关键需求。文章开创性地提出了边缘智能2.0的概念,以此为基础设计并搭建了基于开源框架的工业互联网平台,并引入了云网融合、云边协同与边边协作的理念,达到云、网、边、瑞4位一体的协同。将边缘智能应用到表面贴装技术(SMT)生产线,通过数据建模与分析和优化制程参数,以实现制造企业的降本减存与提质增效。

  • 2021-05-18
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卷烟制造工业互联网平台建设与应用_李奇颖

不忘初心,得始终 2021/5/17 21:42:12 摘要:在分析国内外工业互联网及平台战略政策和研究发展现状的基础上,结合烟草行业卷烟制造实际应用需求和已有的自动化和信息化现状,建设了以信息物理系统(CPS)、工业物联网、生产制造仿真系统为核心的卷烟制造工业互联网平台,从而打造数据采集、数据建模、数据分析、虚拟制造、产品和设备全生命周期管理服务能力,实现了生产前虚拟仿真,进行生产预演.提升资源配置能力:实现了生产中实时仿真,进行生产监控诊断,提升了制造管控能力;实现了生产后回溯仿真,进行生产评估优化,提升了制造创新能力;同时,实现了产品和设备全生命周期管理,提高了设备使用效率和扩展产品价值空间。卷烟制造工业互联网平台的应用在提质增效和降耗节能方面取得了显著成效。

  • 2021-05-18
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工业互联网平台解决方案

新经济下的产业变化 新经济下,制造业与消费互联网一体化,从C 2B到C 2D2M2S,工厂需要走向前台,通过平台服务让工厂与渠道在线化,并且在平台上互动,提供更好的服务与体验。 传统的大批量制造模式向小批量多品种的敏捷制造模式转变;工厂需要适应小单快反以销定产首先需要转变的是管理者的理念,通过利用现在的一些新技术如IOT,人工智能,云计算等来帮助制造升级与转型,这也就是大家讲的制造业互联网的体现形式。 工厂要实现在线化订单的执行过程透明化,工厂从粗矿式管理向精细化管理发展,通过有效闭环数字化达到降本增效。 通过上云上平台形成产业平台化从Made In China到Made In Internet,通过新的制造模式在平台上吸引流量,吸引客户,实现商业模式的转变。

  • 2021-05-18
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智能制造工业互联网整体方案

■PS Cloud可通过物联网盒子连接多种企业设备,采集设备状态及数据,感知企业各方位状态,进行数据分析,开进行决策分析

  • 2021-05-18
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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

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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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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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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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医共体信息化整体解决方案

利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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