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智能制造企业数字化转型智慧工厂建设解决方案(76页 PPT)

两类核心问题:正向工程:快速评估设计创意;逆向工程:对于已有产品设计进行优化,两类核心问题:正向工程:快速评估设计创意;逆向工程:对于已有产品设计进行优化

  • 2023-08-02
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安世亚太:数字孪生是基于模型的体系工程

数字孪生是综合运用智能感知、计算、数据建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测和决策,进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射,具体体现为,数据是基础、模型是核心、软件实现是载体。

  • 2023-08-02
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安永:面向元宇宙的数字化转型创新

随着数字中国的全面推进,元宇宙概念以多元数字化技术的应用为导向,全面激活数据要素在各行业 管理中的价值体现,势必为企业塑造新的增长曲线。如何在元宇宙萌芽期探究以国有资产价值提升为导向的企业数字化创新应用将逐步成为各行业需要关注的课题。

  • 2023-08-02
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智慧水务解决方案(GIS)

是智慧城市的重要组成部分,充分运用空间信息、卫星定位导航、物联网、互联网、移动互联网、大数据、云计算等先进的技术手段,实现水务海量实时运行数据、业务过程数据的及时采集、处理和分析,以更加精细和动态的方式管理水务系统的生产、运营、服务和管理,不断提升供水企业的经济效益和社会效益,保障城市供水安全

  • 2023-08-02
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数字孪生工业软件白皮书(2023年)

数字孪生从概念萌芽发展至今,在近20年的发展过程中,已经逐步形成了较完备的理论技术体系,并在多个行业和细分领域开展了应用,助力了行业的数字化转型发展,体现了强大的理念技术优势和生命力。随着数字化进程的不断推进,各行各业对数字孪生的应用需求越来越迫切。然而,由于缺乏统一的软件平台,导致研发人员难协作、功能开发难复用、优质资源难聚集。本书在国家重点研发计划(项目编号:2020YFB1708400)的支持下,尝试回答以下几个问题:

  • 2023-08-02
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机械设备行业2023年中报业绩前瞻

机械设备行业2023H1业绩预告分析。根据SW行业分类,剔除相关个股,机械设备行业共493家上市企业。其中,135家企业披露中报业绩预告,披露企业占业内企业比例为27.38%。2023H1和2023Q2,机械设备企业预计归母净利润同比增速变动为正的比例分别为63.70%、60.74%;归母净利润及扣非后归母净利润预告同比增速变动均呈两极化态势。

  • 2023-08-02
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基于可视化技术的数字孪生工厂建设解决方案(25页 PPT)

产品级装配仿真,可以根据产品BOM结构自动生成产品拆分和装配工艺流程,动态展示装配过程。产品级装配仿真,可以根据产品BOM结构自动生成产品拆分和装配工艺流程,动态展示装配过程。

  • 2023-08-02
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Meltwater融文:2023年国际太阳能光伏与智慧能源展览会(SNEC)洞察简报

5月24日,SNEC第?六届(2023)国际太阳能光伏与智慧能源大会暨展览会于上海隆重举行。作为被称为光伏行业发展风向标和晴雨表的SNEC大会,三天时间共吸引了来自全球近百个国家的3000余家光伏企业参展,展位面积超27万平方米,注册观众超50万人,场面异常火爆。

  • 2023-08-01
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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

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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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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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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