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中国智能建造关键领域技术发展的战略思考

建筑业是我国国民经济的支柱产业,但其碎片化、粗放式发展模式带来的产品性能欠佳、生产效益低下、资源消耗巨大、环境污染严重等问题依旧突出,距高质量发展要求仍有差距。与此同时,发达国家和地区相继发布了建筑业发展战略,如英国《Construction 2025》、日本《i-Construction》等,均强调建筑业应通过工业化、数字化、智能化等方式增强产业竞争力。我国建造产业科技创新相比国外发达国家起步较晚,亟需将创新放在建造产业发展的重要位置,尤其是重点发展以人工智能和数字经济为代表的技术创新与应用,全面提升中国建造的创新能力。

  • 2021-10-08
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基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的国际经验及启示

促进大学与企业的合作是各个国家科技创新政策和创新体系建设的重点任务,近年来也出现了加强在基础研究和前沿技术领域加强校企融合协同创新的趋势。本研究借鉴了美国、日本等发达国家在共建研究机构、开展项目合作、人才交流等方面的经验,总结中国目前促进基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的主要做法和面临的问题,并在导向方针、协作机制、创新平台、政策环境等方面提出相关建议。

  • 2021-08-30
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工业互联网解决方案整体介绍

工业互联网贯穿工业生产的设计、工艺、生产、管理、服务等全生命周期,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能。通过人、机、物的全面互联,实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接。它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

  • 2021-07-06
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2018 5G重塑行业应用 德勤

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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01企业信息安全负责人的生存法则.平安科技..陈建.

企业环境 2 管理期望 3 双赢思路 4 价值主张 密码策略 访问控制 漏洞管理 补丁管理 防病毒 域控 安全加固 安全编程规范 众测 公有云部署 运维部门(兼职) 安全专职团队 信息安全管理体系 安全架构 入侵检测 漏洞感知 代码审计/SDL 业务连续性 业务安全 自动化工具 少量开源产品 自研安全产品 大数据分析 SDL 分工细化的多个安全部门 业务和风险驱动 数据安全 对外输出 利润中心 CSO角色 安全标准 生态

  • 2021-06-23
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AI&5G加速电力企业数字化进程--中国电力行业数字化实践

1、在可再生能源方面,目前青海省是中国最大的可再生能源基地,绝色能源占比超过88% 2、青海省属于中国西北沙漠地带,但大量部署光伏后,土地的绿化面积都得到了改善,畜牧业也得到发展 3、青海今年创造了连续15天360小时的绿色能源供电纪录,通过AI人工智能结合大数据,自动调节用电需求、太阳能、水电的发电供应平衡,提升发电效率,最大化利用绿色能源

  • 2021-05-05
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智慧安防小区管控系统解决方案

智慧安防小区管控子系统是,按照“数据向上集中、服务向下延伸”的思路,对相关要素进行重 点采集,实现社区态势动态可知;建设智慧社区信息资源库,搭建集智慧安防小区规范化管理、数据 深度挖掘分析和智能预警研判为一体的智慧安防小区信息系统,实现社区要素可查、可防、可控,打 造“基础工作信息化、预警研判智能化、服务管理便捷化、监督考核规范化”的 新型智慧安防小区管控系统。

  • 2021-05-07
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沃旭通讯之智慧工厂解决方案

智慧工厂发展必然经过3个阶段:初级阶段--运营效率提升;中级阶段--数据挖掘,实时决策;高级阶段--先进智能化。

  • 2021-04-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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