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4.9GHz异帧隔离间距研究

4.9 GHz频段在面向大容量的热点场景时具有独特优势,通过使用4.9 GHz的1D:3U:1S帧结构配置能够有效提升网络的上行能力。针对4.9 GHz的1D:3U:1S和5D:3U:2S两种帧结构同时部署引入交叉时隙干扰的问题,研究了不同场景下异帧部署4.9 GHz站点的最佳隔离间距。本文首先根据传播模型推算出4.9 GHz异帧部署的理论隔离间距,然后结合实际测试数据对理论推算值进行对比分析,最后给出不同场景下4.9 GHz异帧部署的最佳隔离间距值,对4.9 GHz频段站点的推广建设和4.9 GHz的异帧部署提供建议。

  • 2022-03-28
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基于精益的智能工厂解决方案

我国实施制造强国战略以来,各行业积极开展智能制造实践活动,但大部分企业处于工业2.0到工业3.0的阶段,工业化基础薄弱,因此推行智能制造需要考虑将管理技术与智能制造技术融合起来进行。近年来,相关单位通过精益生产、六西格玛管理及流程管理等管理技术来规划和优化制造流程,夯实了工业化基础,为信息化、数字化及智能化在企业落地奠定了坚实的基础。

  • 2022-03-28
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数字化工厂建设内容分析与实践

在数字化工厂的建设过程中,包含了软件和硬件两个方面的内容,互为支撑,互相推动。软件数字化,主要的建设内容为车间上网,设备物联,管理软件平台等。硬件数字化,设备 PLC 控制,具备网络接口并开发,设备运行中的参数和状态信号可通过物联网实现数据采集。现场具备智能化终端,现场人员可通过终端实现信息的接收和反馈,实现现场无纸化。

  • 2022-03-28
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数字孪生在制造中的应用进展综述

为解决制造业向智能制造发展的关键技术问题,例如通讯、计算、数据采集与分析等问题,学术界围绕物联网(Internetofthings,IoT)、大数据(Bigdata)和信息物理系统(Cyber physical systems,CPS)等相关技术领域开展了大量的研究工作。数字孪生也越来越多的被学者和工业企业所研究与运用[3-5],数字孪生是物理实体的数字化描述,它的出现使得企业可以对物理实体进行全方位实时监测与控制。近年来数字孪生的概念和应用已经逐渐在智能设备和智能工厂中得到体现,同时Gartner公司也201年起连续三年将数字孪生技术列为十大战略技术趋势。本文中将围绕数字孪生概念、研究进展进行详细综述,随后将数字孪生与其紧密相关的物联网、大数据、CPS技术进行对比分析,最后指出数字孪生技术在制造领域的研究与应用趋势。

  • 2022-03-28
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信息物理系统技术综述

信息物理系统 (Cyber-physical system, CPS) 将计算、通信与控制技术紧密结合, 实现了计算资源与物理资源的结合与协调. CPS 是当前自动化领域的前沿研究方向, 已经引起了学术界和工业界的广泛关注. 本文对CPS进行了简要介绍, 根据技术的应用特点对CPS的现有研究成果进行了分类, 综述了各个研究方向的意义和研究进展, 给出了CPS的两个典型 实际案例, 探讨了CPS研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.

  • 2022-03-29
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用大数据解决网络安全分析

单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者,这已经是大家都认同的事实,应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践,而其中最有趣的就非安全分析莫属了,围绕着安全分析展开,我们可以看到大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等,因为这些都是安全分析师手中的武器。

  • 2022-03-29
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大数据安全分析及态势感知——企业网络的安全倍增器

在“互联网+传统行业”的大趋势下,各类全新的信息安全问题逐渐浮出水面,一方面新的信息安全威胁层出不穷,利用特种木马、0day漏洞、水坑攻击、钓鱼攻击甚至威胁更大的APT攻击已是传统防火墙、IPS、杀毒软件等安全防护设备无法发现和阻止的。另一方面随着企业信息系统产生的海量数据无法被有效收集、整理并加以利用,导致信息安全管理员无法通过数据分析发现隐藏在其中的安全威胁。因此,如何解决新形势下的信息安全威胁则是企业信息安全保障下一步建设的关键所在。

  • 2022-03-29
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网络安全态势感知之大数据处理与分析

大数据包括静态数据和动态数据,按时间跨度还可分为历史数据和实时数据,对于这些不同类型的数据有不同的计算处理方式。本文介绍与网络安全态势感知相关的大数据处理与分析技术,包括用来进行静态数据处理的批量数据处理框架、用来进行动态数据实时计算的流式计算框架、用来进行交互式数据查询的交互式数据分析框架以及用来进行图结构数据处理的新型图计算框架等。按照以下顺序依次介绍关键的几种大数据处理与分析技术:

  • 2022-03-29
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竞争对手分析

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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