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武汉东西湖区警用无人机网格化技术方案

无人驾驶飞机简称“无人机”,英文缩写为“UAV”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比,无人机往往更适合那些太“愚钝,肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域,可分为军用与民用。军用方面,无人机分为侦察机和靶机。民用方面,无人机+行业应用,是无人机真正的刚需;目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用,大大的拓展了无人机本身的用途,发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。

  • 2021-06-04
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中海达航空摄影测量知识体系(20180625)

无人驾驶飞机简称“无人机”,英文缩写为“UAV”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比,无人机往往更适合那些太“愚钝,肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域,可分为军用与民用。军用方面,无人机分为侦察机和靶机。民用方面,无人机+行业应用,是无人机真正的刚需;目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用,大大的拓展了无人机本身的用途,发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。

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无人机农村土地确权解决方案

无人驾驶飞机简称“无人机”,英文缩写为“UAV”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比,无人机往往更适合那些太“愚钝,肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域,可分为军用与民用。军用方面,无人机分为侦察机和靶机。民用方面,无人机+行业应用,是无人机真正的刚需;目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用,大大的拓展了无人机本身的用途,发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。

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工业互联网标准体系构建与实施路径_胡琳

摘要:工业互联网是新-一代信息技术与先进工业的连接纽带,工业互联网标准化工作是实现工业互联网创新发展和产业链各环节有效衔接的重要保障。本文梳理了国内外工业互联网以及工业网络、大数据、平台、网络安全等相关领域的标准化基础工作,凝练了我国工业互联网标准化面临的问题:研究提出了面向产业发展需求的工业互联网标准体系框架,涵盖基础共性、网络、数据、平台、安全等方面。围绕参考架构构建,数据流通、处理、使用过程中的互联互通,监测控制与决策优化,网络安全等重点领域的共性需求,提出了我国工业互联网标准制定的具体实施路径。研究建议,推进工业互联网标准体系应加快工业互联网重点标准突破,加强标准落地应用推广,培育和健全产业生态。

  • 2021-05-18
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工业互联网体系架构2.0_余晓晖

摘要:工业互联网正处于高速发展阶段,为工业数字化转型、经济高质量发展带来了新的支撑,已得到政府、产业界、学术界的广泛关注。与此同时,工业互联网跨学科、跨领域的复杂特征对构建统一的体系架构提出要求,各国纷纷开展相应工作。立足当前我国工业互联网发展现状,充分借鉴国外体系架构优点,从业务、功能、实施等层面出发,提出了具有我国特色的工业互联网综合性架构,指导工业互联网发展和实践。最后,给出体系架构引领我国工业石联网发展的相关建议

  • 2021-05-18
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工业互联网与商业银行业务模式升级_杨垚立

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略捉出建议。

  • 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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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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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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