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- 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科的自動(dòng)化、信息流和物資流合一。目前，從世界范圍看，還沒(méi)有一家企業(yè)宣布建成一座完全數(shù)字化的工廠。近些年來(lái)，一些企業(yè)開(kāi)始給行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)提供以生產(chǎn)環(huán)節(jié)為基礎(chǔ)的數(shù)字化和智能化工廠改造方案。企業(yè)的數(shù)字化和智能化改造大體分成4個(gè)階段：自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)與生產(chǎn)裝備、設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的打通與直來(lái)自：百科
- 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與應(yīng)用 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用OceanBooster構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 使用OceanBooster構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 時(shí)間：2024-05-27 16:56:13 最新文章 SAP應(yīng)用備份恢復(fù) SAP應(yīng)用監(jiān)控 SAP應(yīng)用一鍵部署 SAP應(yīng)用容災(zāi)恢復(fù) 購(gòu)買(mǎi)HANA云服務(wù)器-單節(jié)點(diǎn) 相關(guān)推薦 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容來(lái)自：百科農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的能力和服務(wù) 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn) 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)場(chǎng)景 生態(tài)匯聚 構(gòu)建涉農(nóng)主體大數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)的生態(tài)圈，在云平臺(tái)上匯聚整個(gè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，推動(dòng)生產(chǎn)資源要素在產(chǎn)業(yè)鏈上的合理配置，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)供給側(cè)改革，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí) 數(shù)據(jù)共享 整合農(nóng)、林、牧等各來(lái)自：專(zhuān)題
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Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:19:48 集團(tuán)企業(yè)完成子公司與集團(tuán)總部之間、集團(tuán)與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團(tuán)總部和集團(tuán)子公司、合作伙伴所處的地域不同，時(shí)區(qū)不同，降低了數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可靠性。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操來(lái)自：百科![]()
延遲要求高，體驗(yàn)無(wú)法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對(duì)帶寬的極高要求，另一方面對(duì)于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很?chē)?yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗(yàn)得不到保障，畫(huà)面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗(yàn)大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場(chǎng)還不成熟，各個(gè)終端的生態(tài)自成體系，各來(lái)自：百科![]()
，還會(huì)融入互聯(lián)網(wǎng)的文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚和處理多源、多種類(lèi)數(shù)據(jù)提出了新的要求。 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管控 實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)關(guān)系脈絡(luò)化、數(shù)據(jù)加工可視化、數(shù)據(jù)質(zhì)量度量化”，將多源、多種類(lèi)的各部門(mén)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云計(jì)算發(fā)展的里程碑 云計(jì)算發(fā)展的里程碑 時(shí)間：2021-06-09 10:24:33 云計(jì)算 隨著云計(jì)算技術(shù)在各行各業(yè)日新月異的發(fā)展與突破，云計(jì)算的應(yīng)用與價(jià)值挖掘已全面滲透到企業(yè)IT信息化以及電信網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型變革的方方面面。各行業(yè)、各企業(yè)依據(jù)自身業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)形式與信息化變革程來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 時(shí)間：2020-10-15 16:04:03 近年來(lái)政府對(duì)民生問(wèn)題的重視不斷加強(qiáng)，政府加快向公共服務(wù)型政府的轉(zhuǎn)型，深化電子政務(wù)，推進(jìn)國(guó)家治理現(xiàn)代化日益成為改善政府服務(wù)效率和加強(qiáng)政府自身建設(shè)的重要抓手，采用基于云計(jì)算技術(shù)的電子政務(wù)建設(shè)模式給政府信息資源橫向整合帶來(lái)了契機(jī)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問(wèn)題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，發(fā)展為三個(gè)階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 區(qū)塊鏈 的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 時(shí)間：2020-12-09 14:41:23 區(qū)塊鏈的應(yīng)用已由開(kāi)始的金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個(gè)領(lǐng)域，將為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇，其構(gòu)建的可信機(jī)制，將改變來(lái)自：百科![]()
IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 華為云IoT邊緣服務(wù) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為您提供海量設(shè)備的接入和管理能力，您能便捷高效的接入各種形態(tài)的終端設(shè)備，還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，離終端設(shè)備較遠(yuǎn)，且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景，云端因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因來(lái)自：專(zhuān)題![]()
aussDB的發(fā)展史嗎？ 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 GaussDB 發(fā)展史 2001年：華為中央研究院Dopra團(tuán)隊(duì)為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機(jī)、路由器等),啟動(dòng)了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來(lái)隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)的GMDB V1系列產(chǎn)品。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)（big data）是什么？本課程無(wú)特殊預(yù)備知識(shí)要求，從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗。 課程簡(jiǎn)介 本次課程的學(xué)習(xí)，我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開(kāi)始，到來(lái)自：百科![]()
深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)搭建到智能算法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)來(lái)自：百科![]()
云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里，云原生技術(shù)呈現(xiàn)如下幾個(gè)明顯的發(fā)展趨勢(shì)： 趨勢(shì)1 軟硬一體化：傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、計(jì)算能力與云原生技術(shù)生態(tài)開(kāi)始深度對(duì)接。 趨勢(shì)2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理能力：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云原生在中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀 云原生在中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀 時(shí)間：2021-06-30 17:57:04 在中國(guó)，云原生的生態(tài)也飛速發(fā)展，CNCF的會(huì)員數(shù)量也從2015年的1家初創(chuàng)&白金會(huì)員發(fā)展到今天60家成員單位。 全球1/4認(rèn)證的K8s服務(wù)提供商來(lái)自中國(guó)；1/3的K8s培訓(xùn)發(fā)生在中來(lái)自：百科![]()
的為炊之米，本章以開(kāi)發(fā)環(huán)境為例介紹了基于鯤鵬的應(yīng)用運(yùn)行環(huán)境該如何搭建。 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠： 了解云服務(wù)器主要參數(shù)，以及掌握云服務(wù)器的購(gòu)買(mǎi)流程； 掌握Linora交叉編譯器的安裝過(guò)程； 掌握RPM的打包原理，以及RPM包的制作過(guò)程； 掌握鏡像的制作過(guò)程，以及使用鏡像創(chuàng)建云服務(wù)器的過(guò)程；來(lái)自：百科![]()
對(duì)繁雜協(xié)議的匹配，則是實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)的基礎(chǔ)。舉個(gè)“栗子”，智慧城市作為物聯(lián)網(wǎng)的典型代表，覆蓋水務(wù)、消防等不同場(chǎng)景，涉及設(shè)備成千上萬(wàn)。將這些性格迥異、不同協(xié)議的設(shè)備納入一個(gè)平臺(tái)，打破他們之間的通訊壁壘，是項(xiàng)目商們頭疼不已的問(wèn)題。 華為云IoT設(shè)備接入支持豐富的物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，能覆蓋30+行業(yè)及子場(chǎng)景中的不同設(shè)備，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
已經(jīng)從車(chē)輛的位置的導(dǎo)航，拓展到駕車(chē)的整個(gè)過(guò)程中，包括車(chē)體本身的一些運(yùn)維數(shù)據(jù)的采集，比如剎車(chē)制動(dòng)、車(chē)體溫度、壓力等等，還有行車(chē)環(huán)境的監(jiān)測(cè)，比如障礙物的識(shí)別、周邊行車(chē)的速度距離等等，通過(guò)這些數(shù)據(jù)的采集分析，來(lái)給我們的行車(chē)出行提供更多的保障。 另外智能電網(wǎng)、智慧園區(qū)等等的場(chǎng)景其實(shí)在我們來(lái)自：百科
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