新基建东风下,开发者这样抓住工业互联网风口!

工业互联网作为连接工业经济的关键要素,正推动实体经济数字化转型。本文解析工业互联网面临的三大挑战,包括IT与OT融合、产业链优化及产品生命周期管理。英特尔等企业通过技术创新,如边缘计算和机器视觉,助力工业互联网发展。课程预告:5月27日,专家将深度解读工业互联网关键技术及AIoT创新应用。


近年来,工业互联网成为 IT 界“网红”,在重要文件里屡屡被提及:2017年,据国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》指出,工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系,打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施,是推进制造强国和网络强国建设的重要基础。2019年3月,“工业互联网”成为“热词”被写入《2019年国务院政府工作报告》。

在数字经济高速发展的当下,工业互联网是连接工业经济的重要要素,成为推动实体经济数字化转型的重要载体和基础设施。

不仅如此,工业互联网亦是近来热议的“新基建”覆盖的领域之一:新基建主要包括5G基建及应用、光伏电网及特高压、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源车及充电桩、人工智能、云计算大数据中心等7大领域归类。

随着各地重点工程的复工以及部分2020年省级重点项目名单的下发,目前新基建的投资体量已超过40万亿元。

我们看到,工业互联网的发展前景广阔。

工业互联网的难题,开发者如何解?

据了解,工业互联网主要解决三个问题:一是将制造企业内部的IT软件系统与OT设备系统打通;二是实现上下游产业链的优化组合;三是优化产品的设计和产品生命周期的管理。

其中IT与OT融合,是工业互联网最为迫切需要解决的问题。作为工业互联网从业者的一员,我们一直在思考:如何将工业机理和IT技术相结合,帮助用户真正地解决问题、驱动和构建新的工业应用?

对于这个问题,英特尔持续在探索答案:2013年英特尔将嵌入式事业部换成物联网事业部后,把工业作为四大重点场景之一。采用专用物联网芯片、增强边缘计算和机器视觉三大技术“组合拳”来助力工业互联网。

为何英特尔会有此布局?开发者如何捕捉机遇,了解更多AIoT和工业互联网的相关知识及应用,洞见未来趋势?

5 月 27 日晚 8 点,英特尔等名企专家将深度揭秘工业互联网关键技术,探索AIoT创新应用新方向。

干货课程分享,不可错过~

课程信息

题:工业互联网来袭,开发者这样赢得先机!

时间:5 月 27 日 20:00 -- 21:30

讲师:吕晓峰,英特尔物联网事业部工业市场经理

         张晶,广东荣旭智能技术有限公司研发总监、英特尔物联网创新大使

         姜吕蒙,智能云科信息科技有限公司产品规划部产品经理

(扫码报名,免费听课)

课程大纲:

1. 详解英特尔边缘洞见平台技术架构,分享英特尔在智能工业上的布局和发展。

2. 详解英特尔的计算机视觉开发包——OpenVINO在工业场景下的使用技巧与实践应用。

3. 传统工业如何打破限制,完成数字化转型?通过边缘侧智能终端应用实例助你理清思路。

还等什么?赶紧戳https://t.csdnimg.cn/fWZr或点击阅读原文,免费报名,遇见未来!

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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