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全球工业互联网发展比较_李晓华

不忘初心,得始终 2021/5/17 21:45:18 提要:工业互联网是重要的基础设施,工业互联网平台是制造业智能化转型开展的载体。美国、德国、日本和中国等世界主要工业大国都发布了各自的工业互联网参考架构。各国的工业互联网参考架构既具有共性,又相互借鉴,同时由于各国制造业、信息技术产业发展的条件、优势不同,工业互联网参考架构在名称表述、优势、形成与推动力量、重点应用领域等方面也存在差异。工业互联网平台可以划分为laas平台、通用PaaS平台、工业PaaS平台、Saas平台等四类,其主要构建者包括信息技术企业、自动控制与软件企业、装备制造企业、生产制造企业创业企业等五类不同企业。

  • 2021-05-18
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5G+工业互联网中的跨域确定性专网方案探索

目前,工业互联网作为新兴信息技术与工业领域全方位融合的产业应用生态,受到了“政、产、学、研、用”各方高度关注,尤其是5G、边缘计算等新技术的应用,能够为各类工业企业,特别是工业制造企业,带来全新的高性价比解决方案。以2020年第三届“绽放杯”5G应用征集大赛为例,在获得一等奖的十大案例中,属于工业互联网领域的应用就占据了其中六席。

  • 2021-05-17
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别墅庭院弱电安防一体化平台解决方案

别墅属于高档小区,业主不仅追求高质量的生活品质,对财产安全也尤为重视。别墅住宅区一般活动范围较大,无论别墅还是庭院,都希望实现全方位的无线网络覆盖,可以随时随地畅游网络。而安防监控是保障家庭财产安全的有效设施,让生活更轻松。 本方案为有线网络、无线Wi-Fi以及安防监控一体的综合网络解决方案,请结合实际情况选择需要的设备(例如网络中已有无线路由器、交换机等设备,只需选择与监控相关的IPC、NVR设备即可)。

  • 2021-05-11
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生态环境数据中台建设方案

生态环境数据中台建设方案ppt

  • 2021-05-07
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数字化中台一站式解决方案

全域数据采集与引入:以需求为驱动,以数据多样性的全域思想为指导,采集与引入全业务(电商、零售、生产等)、多终端(PC、H5、APP等)、多形态(自身业务系统、三方购买、互联网采集抓取)的数据。标准规范数据架构与研发:统一基础层、公共中间层、应用层的数据分层架构模式,通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。

  • 2021-05-07
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物联网安防解决方案——智慧墙入侵探测系统用软件定义安防

整体行业非传统安全威胁不断增加,少数地区的恐怖主义势力抬头,重点地区安防需求向反恐转变。安防管理从简单的探测需求转变为处置需求,即探测设备需要和后端平台进行数据对接,自动触发处置机制。传统的安防系统老旧,资源分布离散,可用资源紧张,亟待对人防物防技防的整合统筹。

  • 2021-05-06
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基于大数据技术的企业管理数字化转型

对现代化建筑企业来说,驾驭数据的能力将直接决定着企业核心竞争力的大小。在信息化探索过程中,通过有效的工具或者平台,将各种数据进行深层次整合是最为重要的一步。针对企业管理工作中信息孤岛、数据管理方式落后、数据管理口径不一致等问题,提出以结合大数据技术为依托的企业管理数字化转型的设计方案。公司大数据管理平台及大数据体系的构建,在领导决策、公司经营管理、业务生产运行等过程中都存在极为迫切的需要。完成大数据管理平台搭建,构建在大数据体系下对数据分层分 域管理模式,制订并逐步完善数据标准管理规范,提升公司信息化的应用能力,通过改造升级原有系统的数据使用模式,推进资源集约化建设,初步建立起企业级数据管理和服务能力,为葛洲坝数字化转型及智慧决策奠定基础,为公司在管理能力和执行效率上带来巨大提升,为现有管理模式带来变革与创新。

  • 2021-05-06
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铁越电气-智慧电厂场景化解决方案

以设备机理为基础,利用大数据、人工智能等技术,通过设备故障预警及设备故障诊断,指导设备开展状态检修,优化设备巡检工作,提升设备可靠性,降低设备的运维成本。同时还在过程中积累了部分设备故障知识体系和模型,有效指导设备日常维护工作。通过采集安全管理各项管理数据、设备运行数据、环境数据等,对企业安全生产风险进行预警,及早处理可能存在的安全风险。借助物联网、智能视频、移动互联网、数字孪生、UWB等技术应用,实现人员、设备、环境安全风险识别诊断,优化规范现场作业安全,并将管理过程中典型事故事件自动纳入到安全教育培训体系当中,强化员工的安全意识。

  • 2021-04-30
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告

数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代, 数据作为与传统生产要素(土地、 劳动力、 资本、 技术)并列的新型要素, 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用, 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用, 它不仅是信息社会的基础资源, 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出, 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破, 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用,也进一步将?“?以数据为中心的人工智能?“?推向一个新阶段。 在国家层面, 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”?)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设,旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这?一“?四梁八柱”式的制度设计, 正从政策框架向实操落地转化, 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。?一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”?时期(2026—2030年), 推动数据资源高效据流通优化资源配置, 提升全要素生产率, 显著降低传统要素(资本、 劳动力)错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合;数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程, 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业?“?不敢流通”等制度性堵点亟待疏通;数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架;安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系, 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此, “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口, 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升, 且数据呈现出巨量小文件、 单一?目录海量文件等独特特征;CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配, 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区, AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统, 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高, 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值?一提的是, 生成式AI浪潮打开了?“?潘多拉魔盒?", 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据, 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战, 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施, 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径, 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座, 健全精准高效的数据管理体系,构建智能化、 一体化的数据流通利用平台, 深化AI领域数据资源高效流通利用场景, 促进数据高质量供给、 高效流通利用, 降低社会用数成本和用数门槛, 赋能实体经济, 促进社会高质量发展, 打造国际竞争新优势,构建?“数据要素?X?人工智能“?双向赋能的发展格局。

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LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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