对实体匹配用户内容搜索的状态进行预测可显著提高物联网搜索的效率，降低搜索过程的通信开销。该文 提出等时距与周期内实体状态预测方法，估计实体在用户查询时刻的状态；设计了适用于内容搜索的有序验证方法， 依据实体匹配用户查询内容的概率对实体进行排序验证，以保证用户搜索结果的可靠性。结果表明，所提实体状态 预测方法具有较高的精度，结合所提预测方法与匹配验证方法的搜索机制具有较低的通信开销。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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在数字化转型过程中，工业企业面临数据流通不畅和海量数据采集难题。EMQ 软件定义、云边协同的解决方案，包括部署在边缘端的工业协议网关软件 NeuronEX、部署在云端的统一MQTT 接入平台 EMQX Enterprise 以及工业互联数据平台 EMQX ECP。该方案可整合企业内部各种信息系统，实现数据全面流通，助力制造业数字化、实时化、智能化转型升级。
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