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思科IPRAN解决方案

移动业务发展需求 基于移动网络的高速数据访问能力。HSDPA/WiFi/WiMAX 综合业务发展需求 3G需要杀手级的应用,数据应用促使带宽需求的增长。Mobile TV 新业务的添加能力 快速部署新业务的能力=赢得更多的市场占有率 OpEx 降低 RAN的话音及数据业务回传 费用占OPEX开销的 20–30% ,甚至更高。 投资保护 RAN 的投资占总CapEx的约 70% 通过引入IP设备提供的灵活性来提供投资保护

  • 2021-10-18
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互联网大脑的发育与元宇宙的兴起

2021年10月2日,《互联网大脑的发育与元宇宙的兴起》是远望智库数字大脑研究院院长刘锋博士受奇点O论坛的邀请所做的一个发言,从互联网大脑模型的发育角度,探讨了元宇宙兴起的原因和规律,同时对元宇宙面临的问题和对产业的影响进行了探讨,其中核心观点有如下几点,全文参见PPT内容:

  • 2021-10-09
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2021年传感器行业的机遇与风险

自2000年起,MEMS智能传感器开始进入人们的视野,大家对于传感器形态上的变化有了颠覆性的认知。传感器的尺寸及性能伴随微机电技术的发展有了质的飞跃。随后在汽车及消费电子市场上大放异彩,形成了众所周知的传感器第一及第二次发展浪潮。如今,第三次浪潮万物联网已经到来,它与传感器之间的关系无需再多赘述,而汽车行业及消费电子领域对于传感器发展的推动作用犹在。因此,细心观察这些行业中产品的发展轨迹,我们能够看到:传感器的发展遵循四个方向。

  • 2021-09-22
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APS到底有哪些功能?

在近年来红红火火的智能制造热浪中,不仅涌现了大量的MES(制造执行系统)供应链,也涌现了大量的APS(高级计划和排程)的供应商。尤其是众多的MES(制造执行系统)供应商,对甲方号称都有APS系统。 在近年来红红火火的智能制造热浪中,不仅涌现了大量的MES(制造执行系统)供应链,也涌现了大量的APS(高级计划和排程)的供应商。尤其是众多的MES(制造执行系统)供应商,对甲方号称都有APS系统。

  • 2021-09-10
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水泥熟料中铬的来源分析以及铬的控制

日前,国家标准化委员会批准发布了GB31893—2015《水泥中水溶性铬(Ⅵ)的限量及测定方法》,作为国家强制性标准,规定了水泥中水溶性铬(Ⅵ)含量不超过10mg/kg。 在水泥组分中,熟料是其最重要的组分,所以要控制水泥中水溶性铬(Ⅵ)含量,势必要控制熟料中的水溶性铬(Ⅵ)含量。故可以通过分析熟料中铬的来源,达到控制熟料中水溶性铬(Ⅵ)的含量,进而达到有效控制水泥中水溶性铬(Ⅵ)含量的目的。 经过长时间的跟踪检测,A公司生产的熟料水溶性铬(Ⅵ)含量均超过10mg/kg,异常时可达到40mg/kg左右,粉磨企业不得不对其出磨水泥外掺0.1%~0.2%的硫酸亚铁晶体,将水泥中的水溶性铬(Ⅵ)含量降到10mg/kg以下。所以对于熟料企业来说,铬含量过高是亟须解决的问题。

  • 2021-08-19
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水泥窑协同处置污染土壤示范应用研究

本文对水泥窑协同处置污染土壤进行了示范应用研究。污染土壤热解析工艺与水泥窑协同处置工艺相结合,以窑头热风为热源采用顺流式回转烘干脱附工艺热解析处置后的污染土壤进入生料配料系统,随生料进入后续熟料煅烧工序,含小分子有机物的热解析气体通过两段式篦冷机进入回转窑内彻底燃烧分解。示范应用期间水泥窑协同处置污染土壤过程中无结皮风险,对窑工况影响较小,与对照组相比,协同处置过程中大气污染物排放浓度、常规物理性能指标变化较小;煅烧出的熟料中重金属浸出量低于规范限定含量限值。根据以往运行经验,协同处置含重金属的废弃物必须配备较为完善的尾气处理系统。

  • 2021-08-19
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什么是数据标准,如何做好数据标准管理?

在万物互联的当下,数字经济生态基本覆盖了社会生产的方方面面,数据不再只是单纯的经营活动副产品,还成为了开发新型商业模式的基础资产和创造未来发展机遇的战略资源。想要高效低成本地运营一个项目、部门、公司,乃至城市,数据化思维都是重要的一环。

  • 2021-08-16
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从数字化经济到行业智能

最近十四五规划突然之间被刷屏,其中数字经济被频繁提起,那么数字经济究竟是何方神圣?数字经济(Digital Economy)是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态。该经济形式也是一个信息和商务活动都数字化的全新社会政治和经济系统,其本身的商业模式与现有传统经济完全不同,是一种达成了双赢的全新经济模式。

  • 2021-08-16
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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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