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智慧港口解决方案

AGV/跨运车/无人集卡无线接入解决方案符合无人车辆根据不同任务使用不同路线的工作特点,克服了车辆高度低以及港机、集装箱金属结构与现场频率环境复杂等困难。为自动化码头无人作业车辆提供经济、高效、可靠的网络接入。满足码头作业区域全覆盖、基站高容量、低延时、高可靠性的应用需求,为自动化码头的高效运行提供关键基础网络支撑。

  • 2021-03-30
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华为行业数字化转型方法论

数字经济已成为21世纪全球 经济增长的重要驱动力。根据 中国信息通信研究院2018年 发布的《G20国家数字经济 发展的研究报告》,G20国 家数字经济持续-保持快速发展 态势,数字经济总量由2016 年的24.09万亿增加到2017 年的26.17万亿,增长率高 达8.64%,同时结构不断优 化,G20国家产业数字化占比 由2016年的84.18%提高到 2017 年的 84.47%。

  • 2021-03-28
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电气设备远程运维系统-中服云

设备实时运行数据采集,故障预警,故障报警,然后自动派工单,修理工接单处理,处理完成工单结束,客户可以给出星级评价。处理此次的设备信息和故障信息也会被保留至故障知识库,供以后参考或者是供别的维修工参考。

  • 2021-09-03
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  • 28页
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卫星通信中相控阵天线的应用及展望

随着高通量卫星、低轨卫星星座的蓬勃发展,受益于规模经济的相控阵天线因其特有的优势,在卫星通信中得到了越来越广泛的应用。针对当前卫星通信系统对相控阵天线性能、形式的具体需求,详细介绍了国内外相控阵天线在中低轨道、同步轨道卫星以及用户终端的应用情况,结合超宽带宽角扫描、高速传输处理、软件无线电通用平台、自适应数字波束形成和低成本集成等关键技术,对卫星通信中相控阵天线的发展趋势进行了展望。

  • 2022-05-07
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基因慧研究院2021基因行业蓝皮书预印版

本报告围绕基因行业的宏观背景、定义、核心技术和应用、跨界融合、产业创新案例、需求调研及展望等主题(考虑篇幅,除特别说明,检测方面以测序技术为主展开);时间维度上,本报告基于近年的信息梳理和归纳,立足于 2020 年,展望 2021 年;地理维度上,本报告以中国大陆地区的市场范围为主,覆盖全球的前沿技术应用和产业格局。

  • 2021-03-18
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西安交大:数字孪生综述-架构、使能技术、安全防护和以及未来展望

通过与其物理实体实时互动、数据同步和高效协同,数字孪生有望能够推动自主智能和安全高效的各类智慧城市服务。通过将海量物理实体及其数字孪生体通过孪生体内和孪生体间通信相互连接,数字孪生网络(Internet of Digital Twin, IoDT)可实现海量物理/虚拟实体之间的自由数据交换、动态任务合作和高效信息聚合。然而,随着IoDT不断整合各种新兴技术以孕育新生态,各类已知/未知的安全漏洞和隐私侵犯阻碍了其广泛部署。此外,诸如去中心化结构、信息中心式路由和语义式通信等IoDT的内在特点为IoDT中的安全服务提供关键挑战。本文对IoDT的系统架构、关键支撑技术以及安全和隐私问题进行了深入调研。具体地,我们首先探讨了信息物理融合交互的新型分布式IoDT架构,并讨论了其关键特性和通信模式。随后,我们调研了IoDT中安全和隐私威胁的分类,讨论了主要的研究挑战,并回顾了最先进的防御方法。最后,我们指出了与IoDT相关的新趋势和未来研究方向。

  • 2025-01-08
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起重机行业工业互联网和大数据平台建设方案

起重机行业工业互联网平台项目目标 建立起重机行业自主可控的工业互联网平台,支持后续应用的开发、运行、管理,基于平台实现起重机行业主业产品起重机的远程运维监控、能源管理,赋能起重机行业,为同行提供平台及应用支撑,形成行业品牌,替换现有平台,实现起重机设备及数据迁移,完成省级申报项目验收,运营工业互联网平台,在服务好起重机行业的基础上,向行业推广,赋能起重机行业。

  • 2021-02-11
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陕西省“十四五”制造业高质量发展规划

“十四五”时期是我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程的起步期,是谱写陕西高质量发展新篇章的关键期,具有鲜明的时代特征和里程碑意义。制造业是国民经济的主体,是支撑陕西经济高质量发展的主动力,赢得未来竞争新优势的主战场。为加快推进全省制造业高质量发展,根据国家有关规划和《陕西省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》,特制定本规划。

  • 2022-04-25
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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