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物联网城市解决方案(物联网城市介绍)

智慧城市经常与数字城市、感知城市、无线城市、智能城市、生态城市、低碳城市等区域发展概念相交叉,甚至与电子政务、智能交通、智能电网等行业信息化概念发生混杂。对智慧城市概念的解读也经常各有侧重,有的观点认为关键在于技术应用,有的观点认为关键在于网络建设,有的观点认为关键在人的参与,有的观点认为关键在于智慧效果,一些城市信息化建设的先行城市则强调以人为本和可持续创新。

  • 2021-10-18
  • 阅读145
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  • 34页
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一种基于云端大数据的锂电池早期异常诊断、定位及分类策略

?本研究开发了基于云的分层异常检测方法。该方法包括提取电压最大偏差均值等异常特征信息,进行初始风险筛选,通过裁剪误导窗口辅助机器学习,进行整车级、单体级的异常检测,并进行类型划分,最后采用25辆实际车辆运行数据进行验证。实验结果表明,该方法具有良好的检测精度和泛化能力,能够有效评估电池异常,有望应用于云端平台实现大规模电动汽车安全监管。

  • 2025-01-08
  • 阅读382

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
  • 阅读583

基于多传感器信息融合的齿轮箱故障诊断技术

在设计一个基于多传感器信息融合的齿轮箱故障诊断系统时,我们需要考虑以下几个关键方面:传感器的选择与部署、数据的收集与预处理、数据融合算法的设计、故障诊断模型的开发以及系统性能的评估。以下是根据我搜索到的资料,对这些方面的详细设计方案和建议。

  • 2025-01-13
  • 阅读238

一种基于图像增强和改进卷积神经网络的新型智能轴承故障诊断方法

轴承故障诊断对确保设备正常运行至关重要。然而,机械设备的工作环境通常非常恶劣,在实际工业过程中,故障数据的收集受到限制,出现了故障样本不足的问题,这使得深度学习模型的特征提取能力急剧下降。

  • 2025-01-08
  • 阅读376

智慧园区数字机电综合运维解决方案(50页 PPT)

以强弱电一体化监控为基础,对建筑内部各专业系统进行业务集成; 以能效管理和设备管理为核心,实现对能源及机电设备的有效管理和优化控制; 以运维支撑服务为抓手,实现运维及管理效率的有效提升; 建设可面向未来演进的集团级计费管理、能源管理、运维管理中心,实现面向不同层级客户的一键式管理。

  • 2024-12-16
  • 阅读257
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  • 51页
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旋转机械振动监测案例研究

旋转机械是指通过旋转运动来完成工作任务的机械设备,如汽轮机、压缩机、电机、发电机、泵、水轮机等,其发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声,其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息。

  • 2025-01-13
  • 阅读265

旋转机械故障模式及机理

旋转机械故障模式及机理

  • 2025-01-13
  • 阅读233
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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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