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数字孪生+能源行业解决方案

美国密歇根大学的迈克尔?格里夫斯教授于2002 年提出了数字孪生(digital twin)一词。近些年,数字孪生已连续多次(2017、2018和 2019)被高德纳列入“十大战略技术趋势”。当前有关数字孪生的研究层出不穷,涉及领域也由最初的航天领域逐步向制造业、航海、汽车、石油等领域扩展。数字孪生同样可以应用于能源系统。卢强院士早在2000年就提出了数字电力系统的概念,其实质便是构建电力系统的数字孪生。 数字孪生在能源互联网的规划、运行和监控等方面可发挥重要作用。例如,数字孪生可以提升能源互联网的监控水平,发现系统运行的异常环节,有助于实现基于能源互联网状态的精准运维和优化运行。

  • 2021-06-07
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网络信息安全与解决方案

信息化和经济全球化正在迅速而深刻地改变着人类的生产和生活方式,改变着国与国之间、企业与企业之间的生存和竞争环境。加入WTO之后,我国企业正直接地、全面地面对国际市场的全方位竞争。形势要求我们加快采用现代信息技术和网络技术及与之相适应的现代管理方式来改造和提升传统产业,推动产业的优化和升级。信息化是个大战略。推进化工企业信息化,不是政府要我们做或者政府出钱支持我们做我们才做的事情,它是化工行业自身提高竞争力、适应新经济、实现现代化的内在需要,是化工企业适应国际环境、融入全球经济的战略选择。企业信息化建设的新浪潮正在给中国化工企业的经营管理带来深刻变革。

  • 2021-06-15
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农业物联网解决方案

2015年3月5日,李克强总理在2015年政府工作报告中8次提到“互联网”,包括“制定‘互联网+’行动计划”,“互联网+”模式正在从全面应用到第三产业向第一和第二产业渗透,成为推动各个产业向农业转型发展的重要推手。

  • 2021-06-08
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公司研究长沙银行-盈利增速稳健资产质量趋势向好-21042816页

利润保持平稳增长,拨备计提力度有所减轻。公司发布 20 年年报和 21 年一季报:20 年、21Q1 营收同比分别增长 5.9%、1.2%,增幅延续了 19 年二季度以来的下降态势。从结构上来看,营收增长乏力主要是受 非息收入拖累,净利息收入总体保持了双位数增长。其中,21Q1 净利 息收入、净手续费收入、其他非息收入同比分别增长 10.3%、2.7%、 -28.8%;利息净收入增长预计主要得益于规模扩张较快;净手续费收入 增长较 20 年改善,主因是公司大力发展零售业务,不断强化财富管理, 零售转型成效显现;其他非息收入大幅负增长主因是基金分红减少。预 计是资产质量下行压力有所缓和,20Q4 以来信用减值计提力度有所减 轻,20 年归母净利润增速为 5.1%,增幅较 20 年前三季度有所提高, 21Q1 归母净利润增速与 20 年基本持平。 ? 规模维持双位数高增长,资产端信贷配置力度加大。

  • 2021-05-06
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AI人工智能及其解决方案V1.0

当前我们正处于两轮科技红利的交替期。移动互联红利逐渐消退,人工智能红利兴起。我们判断,Al技术应用于移动互联网领域,将有助于互联网公司提升效率和资源匹配的精准度。从2C到2G、2B, AI应用于更广泛的领域,助力传统行业转型和市场竞争格局重构。借助于物联网|oT、工业互联网、大数据、产业结合Al技术,用于提升效率传统行业的效率,具备较大提升空间。

  • 2021-04-29
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公交数据中心云平台建设方案书

公交数据中心云平台定位于为公共交通企业提供-个企业运营数据服务平台,它收敛企业各业务系统中的运营数据,按照企业信息模型进行数据整合,形成企业统一数据视图,提供运营数据共享,支撑跨系统数据的应用,并且进行数据质量管理。

  • 2021-04-20
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数据中心建设方案.doc

数据中心,它是传统的数据中心与Internet的结合, 它除了具有传统的数据中心所具有的特点外,如数据集中、主机运行可靠等,还应具有 访问方式的变化、要做到 7x24 服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地,它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存 储数据空间、软件环境以及优秀的 服务性能。

  • 2021-04-22
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物联网的智能小区应用项目解决方案

大多数的小区已经陆续的完成了部分智能化的系统,如:小区安防系统、小区门禁管理系统、物业服务管理系统,也有少数高档楼盘进行了一些更高层次的智能化建设,并逐步向前发展。但这些已知的智能化建设只是局部满足了业主方和物业服务方的需求,系统的扩展性、稳定性是制约其发展的主要因素,少量新型技术的应用偶尔能起到点缀的作用,但更多的只是成为销售宣传的噱头,这并非真正意义上的智能化小区。

  • 2021-04-20
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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