智能制造时代，5G技术助力企业数字化转型

2015年5月，我国出台了制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进我国制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。 在这场占据制造业产业变革制高点的争夺中，各国都将发展智能制造作为其战略核心，不断推动制造业向数字化、网络化、智能化发展，向绿色化、服务化转型。 5G边缘计算是一种新兴技术，其衍生产品5G边缘计算器将传统的工业旋转设备转换为智能的无线连接设备，实现振动、噪声和温度多维度可靠监测，对设备运行趋势进行动态智能分析预测，并通过5G网络实现报警信息、诊断信息 伴随中国加快实施制造强国战略，推进智能制造发展，5G 技术将广泛应用于智能制造，是实现企业数字化转型的重要驱动力量。 在企业的数字化、网络化、智能化发展中正逐渐发挥出重要支撑作用，助力企业实现提质、降本、增效。

智能工厂数字化方案

智能工厂是在数字化工厂的基础上，以实现生产过程和经营业务最优化为目的，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，合理计划排程，实现信息统一，集团化统一监控，实现产品生命周期和备品备件管理 ，提升制造工厂的智能化程度，降低运行维护成本，促进企业产业升级。 在物通博联或者第三方云平台对数据进行清洗、计算、储存和分析后，通过可视化报表和工业流程图等方式将工厂设备实时状态、生产状态等信息展现出来，提升制造工厂的智能化程度，降低运行维护成本，促进企业升级。 l 产线数据分析多维度对产线数据进行整合分析应用，为智能工厂提供大数据支持，方便数字化管理和运营。

基于 HTML5 WebGL 构建智能数字化城市 3D 全景

基于这样的背景，本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 智慧城市 3D 可视化场景，通过三个角度的转换，更清晰让我们感知到 5G 时代下数字化智能城市的魅力 预览地址 文件来生成 3D 场景中的所有复杂模型，（当然如果是某些简单的模型可以直接使用 HT 来绘制，这样会比 obj 模型更轻量化，所以大部分简单的模型都是采用 HT for Web 产品轻量化 HTML5/ /util/constant'; 4 5 export default class Main { 6 constructor() { 7 let g3d = this.g3d _eventMap ={}; 4 } 5 6 add(key, func, score, first = false) { 7 let notify = this 还等什么呢，一起来创建一个属于你自己心中理想的智能化城市吧 （ps: 不仅如此，HT官网中 还包含了数百个工业互联网 2D 3D 可视化应用案例，点击这里体验把玩：http://www.hightopo.com

智能语音扩展数字化服务

对大型公司来说，如果我做一个智能冰箱或者智能硬件，这个声音的要求高，这个声音对于他们来说，跟品牌的logo一样，希望我的用户听到的声音，是我这个品牌的音响，或者我这个品牌的应用。我不希望跟别人共享。 讲到数字化这个主题，为什么说语音在数字化的时代很重要？ 首先是语音输入法，按住这个键，然后是语音提醒，5分钟以后我要打一个电话，帮我记录一下，或者提醒我喝口水，用简单的输入做语音的提醒功能，相信很多人用到。 智能硬件也火了很久，语音识别合成，语义理解就是很重要的功能。智能穿戴、手表等等一些场景，更常见的是智能的音箱，还有车载的语音技术。 这是智能硬件的几个方案，在酒店应用的一个场景。

数字化转型杂谈5：数字化转型3个主线

数字化转型可以围绕三条主线展开：聚焦组织外部的客户服务、产品或商业模式创新的数字化业务，聚焦组织内部组织与运营管理的数字化管理，聚焦技术赋能的数字化技术。 如果将数字化业务分3个阶段，数字化业务大体可以分为以“业务线上化、数据业务化、业务智能化”为重点的三个阶段。 提升客户体验，增长当前业务，并能够利用数字化技术进行业务创新，重构产品/服务交付方式，拓宽新的业务增长点；业务智能化对于不同的行业会有一些不同的理解，如果放在金融行业，当前的业务智能化，应该是推动人机协同的业务模式 数字化技术：数字化管理与数字化业务的落地需要一个敏捷高效的技术架构与科学有效的IT风险管控体系支撑。 企业数字化转型的三个主线的思路其实也适合于领域数字化分解思路，比如运维的数字化主线：场景（保障、运营）、组织+流程、平台。

数字化转型的5个主要步骤

什么是数字化转型 数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、AI、区块链、5G等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升数字化时代企业生存和发展能力，加速业务优化升级与创新转型 数字化转型是什么 数字化转型是基于数字化技术的业务变革，即它不是单纯的信息化系统或数字化系统本身的建设，而是利用数字化技术与系统进行的业务转型与变革，其核心是业务转型。 数字化转型的根本任务是企业价值链与业务流程的重构。即数字化转型不是某个部门或某个小组的业务优化升级，而是整个企业的价值流及端到端流程的重新设计与实现。 数字化转型的核心路径是基于数字化技术的新型业务能力的建设。数字化转型不是基于现有业务需求进行数字化系统建设，而是重新设计基于数字化技术的业务能力，并且利用数字化系统辅助提升与增强新型业务能力。 数字化转型的关键驱动要素是数据。数字化转型应该围绕业务数据展开，从把业务流程、对象、规则的数据化，到挖掘数据价值促进业务提升甚至产生新的业务的数据业务化。 数字化转型的五个步骤

智能物流如何实现全面数字化

现在，包裹已经实现了数字化；未来，仓库等所有物流要素也将逐步实现数字化。 未来“数字化”将走向“数智化”，所有的数字化都是为了智能化提供必要条件。 与商业买卖数字化取得的巨大成功（各种电商）一样，交通物流数字化的巨大成功也得到了验证。 那对于厂内智能物流来说，数字化又该如何发展？未来又会是什么特征呢？ 数字化物料可以作为独立的终端直接与云平台进行数据交换，如同智能家居，智能快递柜一样，未来衍生出难以想象的经济价值和颠覆性的商业模式。 然而，在未来的全面数字化的制造背景下，这种简单的逻辑软件将不能应付所有问题了。全产业链数字化、微观宏观数字化必将要求厂内物流管理软件的“数字发声”能更加智能化。 在未来全面数字化到来之前，硬件商需要积极探索自身硬件产品数字化的方式和方法，集成商要积极探索如何转换思维利用数字化为用户搭建智能物流系统，软件商要积极探索如何讲数字化过渡到智能化。

Python 智能项目：1~5

一、人工智能系统的基础 人工智能（AI）在过去几年中一直处于技术的最前沿，并已进入主流应用，例如专家系统，移动设备上的个性化应用， 自然语言处理中的机器翻译，聊天机器人，自动驾驶汽车等。 根据一位著名的计算机科学家的说法： 智能是机器尚未完成的一切。 近来，人工智能已经能够解决复杂的数学问题，创作音乐和创作抽象绘画，并且人工智能的这些功能正在不断增加。 科学家将 AI 系统在未来等同于人类智能水平的点称为 AI 奇点。 机器是否会真正达到人类的智能水平这个问题非常令人着迷。 许多人会认为机器永远无法达到人类的智能水平，因为用来学习或执行智能任务的 AI 逻辑是由人类编程的，并且它们缺乏人类所拥有的意识和自我意识。 在第 5 章，“视频字幕应用”中，我们将研究视频到文本翻译应用，它们属于人工智能领域的专家系统。 五、视频字幕应用 随着视频制作速度成倍增长，视频已成为一种重要的沟通媒介。

DevOps帮助数字化转型的5种方式

数字化转型是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念，是当下很多企业正在实施的变革措施。 介绍业界从未停止对数字化转型的讨论，因新冠肺炎疫情的影响，所有行业的数字化举措也正迅速蔓延扩大。软件正在成为行业中一个关键的业务差异化因素，其快速、可靠和及时的交付正成为数字化转型的核心。 2.DevOps优先考虑自动化DevOps有一个焦点，组织可以围绕这个焦点来制定未来的数字化转型战略。DevOps增加流量、缩短反馈循环、鼓励持续学习和实验的原则是许多组织实现数字化转型的基础。 5.DevOps展示了使组织得到改进的实践DevOps帮助组织理解不同的模型和系统，这些模型和系统可能会提高他们的整体性能，从而提高他们的竞争优势，从而带来成功的数字化转型。 DevOps的原则帮助组织从传统的实践走向数字化组织，在数字化组织中，通过责任分散、协作工作来实现业务目标。虽然DevOps不是一个容易采用的方法，但是如果没有它，实现组织的数字化转型几乎是不可能的。

数字化转型最致命的5个误区

误区01：数字化转型是技术驱动的 许多企业认为数字化转型是技术驱动的，事实并非如此。虽然技术在企业数字化转型过程中起着重要作用，但这不能说明企业只需要正确运用技术，就可以实现数字化转型。 它需要将数据应用于研发、生产、营销等各个环节，完全依赖数据进行智能决策。而这也是数字化转型的实质。因此，数字化转型是用户驱动的。 另外，当用户体验到更多个性化服务后，会对企业抱有更高的期待。 数字化转型是一个长期、浩大的工程，企业及各类机构应早早布局。 ? 误区04：数字化转型是领先企业的事情 数字化转型是为了实现企业的智能化和差异化。 智能化是为了建立数字化业务流程，提升用户体验，提高服务效率；差异化的目的是利用业务重构与创造新的数据驱动模式给客户提供更好的体验、服务和产品。 PPT | 读书 | 书单 | 硬核 | 干货 | 讲明白 | 神操作 大数据 | 云计算 | 数据库 | Python | 可视化 AI | 人工智能 | 机器学习 | 深度学习 | NLP 5G |

智能制造与数字化工厂（58页）

导语 大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，你的老朋友，老K。

“黑板”上的数字化动画 | MixLab智能产品

Chalktalk是纽约大学未来现实实验室（Future Reality Lab）开发的一种数字化演示和交流语言。 使用类似于黑板的界面，演示者可以十分便捷的创建数字化动画原型图并与之交互，以便在现场演示或对话中展示心中的想法和理念。

智能制造的数字化工厂规划

BI Intelligence 报告：2016 年 5 大数字化趋势

报告还预计物联网是下一场工业革命，将颠覆能源、制造、保险、医疗等 8 大产业，到 2020 年智能传感器将产生近 8 万亿美元投资回报。 现在是数字化时代 现在，全球近 43% 人口连接到互联网。 接下来 5 年，我们将见证更多的技术突破。 数字媒体：Bot 崛起 数字化转型使广告空间增多，近年来编程广告（Programmatic Advertising）——广告展示位的自动买卖呈爆发式增长。 接下来 5 年，企业在物联网方面的投入将超过 3 万亿美元。到 2020 年，这些投入将产生 ROI 8 万亿美元。 制造业：根据 PwC，35% 的厂商已经使用智能传感器，10% 的厂商预计在未来 1 年使用智能传感器，8% 的厂商预计未来 3 年使用智能传感器。

TensorFlow 智能移动项目：1~5

如果您对机器学习，深度学习，机器智能和人工智能（AI）的流行语有些困惑，这里有个简短的摘要：机器智能和 AI 确实是同一回事。 /models/inception5h.zip unzip ~/graphs/inception5h.zip -d ~/graphs/inception5h cd tensorflow/examples /ios cp ~/graphs/inception5h/* simple/data/ cp ~/graphs/inception5h/* camera/data/ cp ~/graphs/inception5h 如果我们想提高准确率并在使用改进模型的智能手机上构建移动应用怎么办，那么当我们四处走走并看到一只有趣的狗时，我们可以使用该应用告诉我们它是哪种狗。 iPhone 6 运行大约 2 B FLOPS，因此在 iPhone 6 上运行模型大约需要 5–6 秒。 其他现代智能手机可以运行 10B FLOPS。

支持数字化转型的5个变革管理技巧

数字化转型通常需要整个组织的思维、流程和行为发生重大转变。这很难--尤其是在扩展和维持转型方面。不可避免地会发生文化转变，尤其是当您考虑到所有移动部分时：软件交付团队、产品所有者、多个业务线。 5. 在业务和IT之间创建通用语言 IT 与业务甚至非 IT 团队之间长期存在分歧的一个原因是语言上的分歧。

Python 人工智能：1~5

1 人工智能简介 在本章中，我们将讨论人工智能（AI）的概念及其在现实世界中的应用。 我们在日常生活中花费了大量时间与智能系统进行交互。 我们构建的智能系统对于理解像我们的大脑这样的智能系统如何构建另一个智能系统非常有用。 让我们看看智能体如何与环境交互： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QTDDKP5d-1681568559566)(https://gitcode.net/apachecn 如果目标函数是您试图确定何时支付租金，则将日期转换为二进制值，其中可能的值为： 该月的前 5 天= 1 当月的前 5 天之后= 0 如果要求您预测餐厅的人流和销售情况，那么看每个月的 21 日可能没有任何流量模式 5 使用监督学习的分类和回归 在本章中，我们将使用监督学习技术来学习数据的分类和回归。

数字化未来：大数据与智能城市的崛起

数字化未来：大数据与智能城市的崛起在数字时代的浪潮中，城市的智能化与大数据的结合，正在逐步重塑我们的生活方式。大数据不仅仅是一种技术，更是一个改变世界的力量。 当城市开始借助大数据来提升其运作效率时，我们便迎来了一个全新的智能城市时代。本文将探讨大数据如何推动智能城市的发展，并通过实例与代码来展示其应用。 智能传感器、摄像头、智能交通系统等设备，不断生成并收集数据，从而构成了庞大的数据池。这些数据的价值在于，通过对其进行分析和处理，城市管理者能够做出更为科学和高效的决策。 大数据在智能城市的各个方面发挥着重要作用，以下是几个主要应用场景：智能交通：通过对实时交通数据的分析，智能交通系统可以动态调整交通信号，减少拥堵，提高出行效率。 例如，新加坡的智能交通系统通过大数据分析，能够实时预测交通状况，并动态调整交通灯的时间，减少了25%的交通拥堵。环境监测：智能城市可以通过传感器和大数据技术，实时监测空气质量、水质等环境参数。

企业数字化转型为什么需要商业智能BI

今年5月13日，国家发展改革委发布了“数字化转型伙伴行动”倡议。 ，加快打造数字化企业，构建数字化产业链，培育数字化生态，形成“数字引领、抗击疫情、携手创新、普惠共赢”的数字化生态共同体，支撑经济高质量发展。 如今，数字化转型已经成为所有传统企业在面临数字经济时代最大的焦虑。数字化转型不仅能推动企业转型升级，还能促进整个社会的发展。 在这样的背景下，商业智能BI就成为了企业数字化转型之路不可或缺的一部分。 商业智能BI让企业的每一个决策，都能靠谱的实施，都有据可依，这样企业才持续健康地发展。 说起商业智能BI，很多人可能想到的是自动化报表、炫酷的数据可视化等等，但事实上，商业智能BI是一套完整的企业级数据解决方案，主要目的是为了将企业生产经营过程中产生的各种业务数据进行有效整合，从而强化信息共享

人工智能：图像数字化相关的知识介绍

今天给大家分享图像数字化相关的知识，希望对大家能有所帮助！ 1、图像的采样和量化概念 1.1 采样点 灰度值代表空间的部分点就是采样点。 2.1 空间分辨率 空间分辨率是最直观表现图像的清晰程度，单位是ppi，空间分辨率是图像数字化过程中对空间坐标离散处理的精度，属于数字图像非常重要的参数之一。