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核心关键是解决超精密测量能力问题

我国装备制造要由中低端向中高端迈进,首先要解决制造质量问题,其核心关键是解决超精密测量能力问题。没有超精密测量,就不会有高质量的高端装备制造。我国现阶段须迫切完成的任务是,补齐精密测量能力,追平超精密测量能力,在完整精度阶段胜出。只有从根本上解决整体测量能力问题,才能从根本上解决高端装备制造质量问题。

  • 2022-04-03
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综合交通大数据应用技术的发展展望

现阶段,交通规划设计、运营管控、安全环保维护、物流服务等跨地域、跨行业的限制及各类管理主体的分割造成了交通信息的条块分割和碎片化,无法实现规划“一张图”、运营管控“一张表”、交通出行“一张票”等愿景。这就需要综合交通大数据应用技术的支撑,从而最终实现“更好服务我国经济社会发展和人民生活改善”的初衷。

  • 2022-03-31
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多视几何理论辅助的无人机低空摄影测量空三加密

为降低无人机飞行姿态较差对后续空三数据处理的影响,将计算机视觉多视几何理论引入传统摄影测量,将其三维数据处理结果作为摄影测量空三加密的初始数据,以提高空三加密的精度和可靠性,不同地面分辨率和不同地形特征的多个测区试验证明了所提方法的正确性,为实际应用提供了理论和实践参考。

  • 2022-03-31
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中国光芯片产业格局及国产替代分析

光芯片属于技术密集型行业,具有极高的技术壁垒和复杂的工艺流程。因此,光芯片在光器件/光模块中成本占比较大。此外,随着芯片速率的提升,制备难度增大,成本占比或进一步提升。一般情况下,对于低速率光模块/光器件(转换速率小于10Gbps ),光芯片的成本占比约为 30% 左右; 而对于高速光模块/光器件(调制速率大于25Gbps ), 芯片的成本占比约为60%左右。例如,全球数通光模块龙头中际旭创 (公司主力产品为100G QSFP28,采用 25G 光芯片),整体光芯片及组件成本占比在50%左右。

  • 2022-03-30
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5G网络架构设计与标准化进展

本文引入了“自顶向下”的设计方法,从5G场景与需求与网络挑战映射分析入手,梳理了5G架构发展方向,描述5G概要级网络架构和基础设施框架,并对不同功能平面的架构方案具体展开,提出5G网络核心功能—网络切片,在最后对5G网络标准化推进节奏进行了总结,提出的架构方案能匹配5G业务和运营需求,对5G网络后续研究工作具有推动作用。

  • 2022-03-30
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基于信息物理融合的网络控制系统安全研究策略

随着2010年伊朗布什尔核电站遭到Stuxnet(“震网”病毒)攻击,工业控制系统(ICS)网络安全问题受到了广泛关注[1]。作为一个新兴的研究领域,为了清晰地理解ICS信息安全研究的对象、理论与方法,需要从其内涵和外延两个方面进行分析和研究[2,3]。ICS信息安全外延是从宏观上研究ICS的行业类和子行业,重点研究相互依赖性、级联故障等整体性、结构性的信息安全问题;而ICS信息安全内涵是从微观上研究ICS本身及其组件,重点研究系统、设备、协议的漏洞以及黑客攻击方法、防护技术等具体的信息安全问题。针对这两个方面,无论是从研究的对象、还是研究的内容和方法角度切入,都有大量问题需要解决。

  • 2022-03-25
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SCADA系统的漏洞扫描探测技术

本文首先简要介绍SCADA系统的组成、协议、特点及其先天的脆弱性,其次对目前现有对SCADA系统进行扫描探测的技术、方法和工具进行详细分析,表明主动扫描与被动扫描各有优点和缺点,而智能扫描可将二者优势进行整合,是未来SCADA系统探测扫描的发展方向。最后通过简单的测试和分析对SCADA系统的安全防护进行思考并提出建议。

  • 2022-03-25
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实例分析综合管廊监控与报警系统设计

近年来,城市综合管廊作为市政行业一项新兴的工程类别,建设项目逐年增多。综合管廊亦称共同沟,是一种集给水、雨水、污水、再生水、天然气、热力、电力、通信等各种市政管线于一体,同时设置专门的检修口、吊装口、排水设施、消防设施、通风设施和监测控制系统的地下集成化隧道,实行“统一规划、统一建设、统一管理”,以做到地下空间的综合利用和资源共享[1~3]。综合管廊是城市的超级大动脉,作为城市关键基础设施,其工业控制系统信息安全需要重点关注。基于管廊自身特点,为了保证管廊正常运行及人员安全,应建立综合管廊监控与报警系统、工业控制系统信息安全策略,借助自动化、信息化技术,有效提升综合管廊的运行管理自动化水平。

  • 2022-03-25
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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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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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