工业网关+云平台，实现工业数据采集上云。...图片1.png 工业数据采集上传云端工业物联网网关http://www.top-iot.com/list-55-1.html 1、通过直接连接设备或部署传感器，实现工业制造业检测环节的环境信息、设备信息的检测...2、通过RS485或RJ45接口与PLC相连，通过2G/3G/4G与云服务器通信，在工业制造业的控制环节中实现各种设备的操控。 3、通过连接RFID或其他硬件，实现工业制造业中各种产品、步骤的辨识。...4、通过监测信息的分析，实现工业制造业中的产品、设备诊断等。 5、支持ModBus通信协议，支持MQTT及定制协议，支持主流云平台、组态软件。...外壳和系统安全隔离，特别适合工控现场应用。 11、同时支持WIFI，5G/4G，网口等方式接入互联网，可多网同时在线。
目 录1 开发案例说明 42 Linux 常用开发案例 42.1 tl_led_flash 案例 42.2 tl_key_test 案例 72.3 tl_can_echo 案例 112.4 tcp_udp_demos...base-demos 目录存放 Linux 常用开发案例，案例 bin 目录存放可执行文件，案例 src目录存放源码。...测试板卡是基于创龙科技Xilinx Zynq-7000系列XC7Z010/XC7Z020高性能低功耗处理器设计的异构多核SoC工业级核心板。...如需重新编译 Linux 常用开发案例，请将对应案例 src 目录复制到 Ubuntu 工作目录 下，进入 src 目录执行如下命令加载 PetaLinux 环境变量，并执行 make 命令进行案例编译...Host# source /home/tronlong/PetaLinux/setting.shHost# make CC=arm-linux-gnueabihf-gcc图 12 Linux 常用开发案例
文 · 成森 封面 · pixabay QA派｜GNN工业应用-PinSAGE ? 基本概念 pins是什么意思？ PinSAGE论文中的数据集有多大？ PinSAGE使用的是什么图？...下游任务如何应用PinSAGE产生的embedding？ 如何为用户进行个性化推荐？ 工程性技巧 pin样本的特征如何构建？ board样本的特征如何构建？ 如何使用多GPU并行训练PinSAGE？...DeepWalk是无监督训练；PinSAGE是有监督训练； node2vec，DeepWalk不能利用节点特征；PinSAGE可以； node2vec，DeepWalk这些模型的参数和节点数呈线性关系，很难应用在超大型的图上...下游任务如何应用PinSAGE产生的embedding？ 在很多情况，可以直接通过 近邻查找 的方法来利用embedding做推荐，也就是给定一个查询目标，我们可以用KNN中前K个项来推荐。
工业大数据的九个方面的应用。 第一是加速产品创新设计，传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验，揣摩消费者的需求喜好，设计产品，针对性不强，不精确。...案例一是波音公司，案例二也不展开了，案例三是宝钢大数据应用。 三是供应链的分析和优化，产品电子标识、物联网、移动互联网等技术能帮助工业类企业获得完善的产品供应链的大数据。...这是宝钢大数据应用的一个例子。 四是产品销售预测与大数据营销。...大数据是一种相对比较稳定的，并不是大起大落，或者实时性很强的一个环境，所以对大数据的应用是一个非常好的基础。...在工业类企业对产品进行管理与分析时会产生大量的数据，利用传统的分析方法难以发现数据之间复杂的隐性关联关系。
应用背景 随着机器视觉，工业自动化的快速发展，工业4.0的概念已经被提上日程。传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐的被机器所替代。...这当然也是人类科技进步和发展的必然趋势，工业的进步到头来还是服务于人类，给人类带来高质量的生活体验，而不是整天做着乏味无趣的工作。 ?...这样的方法当然在一些简单的case中已经应用的很好， 唯一的缺点是随着被检测物体的变动，所有的规则和算法都要重新设计和开发，即使是同样的产品，不同批次的变化都会造成不能重用的现实。...例如：数据量要求大，工业数据收集成本高。但是随着数据增强技术，无监督学习的不断进步，在某些应用场景上，这些缺点渐渐被隐藏了。例如学术界正在研究的，自动网络结构设计，自动数据标注等等。...然后你看到的无人工厂更加会无人化～ 具体的检测工业应用，作者在github上有讲的很清楚， 有感兴趣的朋友可以直接链接过去了解。
工业5g路由器TG463作为场景中的核心通信设备，连接现场传感设备等实施数据采集，并通过无线网络连接云端实现远程在线控制管理，通过工业路由器达到工业自动化、智能化、科技化管理。...图片11.png 工业5g路由器工业物联网应用： 1、工业路由器的全网通5G/4G网络无线连接，为设备提供高速稳定的无线接入功能，高增益天线抗阻设计，信号更强。 ...6、无缝对接各类PLC工业组网应用，适用于各类远程监控、远程管理、数据采集等应用，具有高速率的特点。...图片10.png 工业5g路由器在工业物联网场景的通信应用 ： 1、基站收发，ATM监控，发电站监控，泵站监控等远程数据采集监控领域； 2、工业路由器太阳能发电站、智能充电桩远程数据采集监控； ...工业自动化数据传输； 8、气象台信息的数据采集以及监控； 9、工业5g路由器智齿智慧农业、智慧消防、智慧城市、智慧楼宇控制等场所。
AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。...以上人工智能视觉识别在不同行业的多样化应用的几个例子。...随着技术的不断进步，AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用，佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展，推出多款AI智能网关，广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测
工业领域已经在重大应用项目上开始全面导入Linux系统。...MIC1816R||嵌入式ARM测控一体机安装使用说明 但是我们知道windows系统在工业领域应用多年，已经发展出了许多成熟的开发工具和组态软件。而在Linux下，这一部分还相对比较少。...2、工业测控开发工具少的问题： 在工业测控应用开发方面，Linux不仅可以使用与windows下语法一致的C和c++进行开发，也可以使用Qt、Java等跨平台的可视化开发工具，做出媲美windows下的人机界面和工业控制软件...十分钟学会Linux数据采集开发-Ubuntu/Deepin 另外工业物联网的许多应用场景，使用Python调用丰富的算法库进行机器学习、Grafana进行可视化开发、封装Docker组件发布等在Linux...目前Linux在工业领域替代Windows应不存在技术障碍，相信随着宏观策略、市场需求的变化，会涌现越来越多的基于Linux的工业测控应用，Linux全面替代Windows只是时间的问题，也不会太远。
机器人和自动化越来越多地用于制造、农业、建筑、能源、政府和其他行业，但许多公司一直在努力将人工智能和深度学习的优势融入到最苛刻的应用中。...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...专为要求最严苛的工业用例而打造 Jetson AGX Xavier Industrial 面向工业、航空航天、国防、建筑、农业、物流、库存管理、交付、检验和医疗保健领域的应用。...在这些领域启用的应用程序包括工人和现场安全、现场访问和监控以及危险和恶劣环境中的检查等。...轻松构建和管理工业 AI 部署的软件支持 在 NVIDIA CUDA-X 加速计算堆栈和 JetPack SDK 支持的支持下，Jetson AGX Xavier 工业模组是一个完全由软件定义的平台
工业是国之大业，互联网信息化的发展也给工业制造带来了便利，各种智能化技术也造就了一个个智能化产品，下面介绍最常见的几个技术！
文 / 赵加雨 整理 / LiveVideoStack 概览： 网易在音视频领域有10多年丰富经验的积累，在公司内部我们把自己的这一套工业级的功能完整的音视频技术方案称为NRTC，NRTC的意思就是NetEase...只要通过信令的协商，也可以和传统的音视频应用去做互联互通。...JavaScript的API在浏览器上调用 没有定义信令 基于客户端，没有SFU/MCU 完全基于标准 依赖浏览器来实现 2.3 如何使用WebRTC 1）方法一：基于JavaScript的API进行音视频的应用...在真实的应用当中，可能要做很多的调整和改造。 3）方法三：兼容、支持WebRTC 对于一些有成熟的音视频框架体系的公司，可以在自己的体系上来兼容、支持WebRTC。...WebRTC的比较 NRTC早于WebRTC NRTC是VoIP的完整解决方案，大概可以说NRTC SDK约等于WebRTC NRTC的实现更灵活，WebRTC是基于标准的，有很多受限的方面 NRTC是工业级的实现
对透明物体成像作为一种独特的技术，广泛应用于生物学、医学、工业机器视觉等领域，其中特殊涂层、样本染色、相位成像、结构光和多光谱成像等，都是透明物体成像技术的一种。...图1：The Imaging Source的黑白工业相机DMK 72BUC02，作为记录干涉条纹系统装置的一部分。...在数字全息照相的情况下，由工业相机传感器记录物光束和参考光束所产生的干涉图样，并以数字方式进行存储。...03 数字全息成像的应用 数字全息成像的非接触成像能力，使其特别适合于一些精细应用，如生物医疗应用中细胞和结构（尤其是活体标本）的研究；无损材料测试，如金属或复合材料中的内部缺陷检测；透明介质中的折射率场...本文所描述的技术应在不需要多个相干光源的情况下“提高全息图像的信息性”，同时也有利于那些“必须同时研究透明物体的振幅相位和光谱结构”的应用。
工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。...，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。...因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。...本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。...很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?
来源：机器之心本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书介绍了工业4.0的新兴技术。 本书介绍了工业4.0的新兴技术。...它描述了制造业自动化和数据交换的增长趋势，重点关注物联网(IoT)、工业物联网(IIoT)、网络物理系统(CPS)、智能工厂、云计算、认知计算和人工智能。...工业4.0是一套技术变革，旨在创建一个在制造过程中引入的连贯框架。对工业4.0的一个简单定义是“将物联网、云计算、网络物理系统(CPS)和认知计算应用到制造和服务环境中”。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书将回顾并强调工业4.0中智能分析面临的挑战，并介绍为应对这些挑战所做的最新进展。 智能决策技术的进步提升了制造业的效率，开启了工业4.0时代。...工业4.0正在彻底改变公司生产、改进和销售产品的方式。制造商正在将物联网(IoT)、云计算和分析、人工智能和机器学习等新技术整合到生产设施中。...在工业4.0中，智能分析在描述性、预测性和规范性子域方面具有更广泛的范围。为此，本书将回顾并强调工业4.0中智能分析面临的挑战，并介绍为应对这些挑战所做的最新进展。
Python非常容易使用，可以快速实现各个领域的工业物联网应用。...iDAQ是研华针对工业物联网应用发布的模块化数据采集与控制产品（点击图片阅读详细内容）。...6、研华提供各种python例子程序 通过与物联网硬件的连接，Python除了在Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等商业领域外，在工业物联网领域也得到了广泛的应用。
善睐物联于2016年成立位于深圳，专注于安防行业应用，是集视频处理和物联通讯技术为一体的创新型物联网平台。...接下来善睐物联的小编跟大家聊聊：5G工业路由器在工业物联网场景的通信应用 一、5G工业路由器在工业物联网场景的通信应用 工业物联网在计算机互联网的基础上，利用传感技术、数据通信等技术，构建一个覆盖世界万物的...二、5G工业路由器在智能化工业中的作用 1、全网通5G/4G网络无线连接，为设备提供高速稳定的无线接入功能，高增益天线抗阻设计，信号更强。...6、无缝对接各类PLC工业组网应用，适用于各类远程监控、远程管理、数据采集等应用，具有低延时、高速率的特点。...三、5G工业路由器智能物联网通信应用 1、基站收发，ATM监控，发电站监控，泵站监控等远程数据采集监控领域； 2、太阳能发电站、智能充电桩远程数据采集监控； 3、水位、水压、流量、流速等参数采集； 4、
随着现代工业制造技术发展，对产品的品质控制以及自动化生产的要求越来越高，机器视觉作为一项新兴的工业自动化技术在各行各业得到了广泛应用。...随着线阵传感器的产品化，基于该技术的工业AOI技术迅速发展，在1975年便实现了商用化的设备。随后，在欧美与日本等发达国家，基于线阵平台的AOI技术蓬勃发展，在各个行业得到了广泛应用。...CIS图像传感器最早被用于传真机、扫描仪等商用设备，随着技术进步发展，在金融机具、医疗设备、工业检测装备领域已得到越来越广泛的应用，具体应用领域如下表所示。...需要说明的是，CIS图像传感器在工业领域针对平面产品（如玻璃、橡胶、薄膜等行业）的自动光学检测方面具有巨大的应用空间。...国外厂商早已开展了CIS图像传感器的应用研究，并在各个行业占据了统治地位。工业在线检测领域，目前全球的工业级CIS传感器市场基本被德国Tichawa公司和日本三菱公司把持。
在工 业界应用大数据的难点 不得不说，大数据技术在工业界的应用相较于新兴的互联网行业，遇到了更多的障碍： 观念的问题 首先，最核心的还是人的问题。...所以，在得到可靠验证之前，不应该把模型应用到生产环节。 ? 另外，工业IOT的通信频率一般在毫秒级别。机器产生数据的数量也非常庞大，一般都是按TB来计算的。...工业 大数据应用场景 我们来看两个工业大数据分析中的典型场景： 故障预警 ? 传统工业界的做法：设备的维护发生在故障之后。...工业 大数据应用的前景 道路曲折，前途光明 传统工业企业从自身的储备而言，一般不具备大数据分析的能力，需要引入互联网大数据的技术和人才。 但因为传统行业偏保守，想要进入其中非常困难。...工业大数据分析一般是从大型企业开始采用的。通过大企业的应用落地，再同类型进行推广，比较容易被其他企业借鉴。
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