概念模型

数字孪生世界建设核心能力:地理信息数据应用能力

地理信息数据是数字孪生的核心基础之一，它能够把真实世界的空间结构和关系映射到数字世界，包含了静态的地理元素和动态的时空变量，如道路、建筑、水系、交通流量、人口密度、环境质量等，它能够反映真实世界的时空特点和动态变化，为数字孪生进行分析、预测、优化提供依据。在数字孪生应用的建设阶段，地理信息数据是数字孪生应用的输入，能够通过各种传感器和设备进行收集和传送，并通过云计算和大数据技术处理和存储，为数字孪

物联网的现状和发展，四大趋势值得关注！

物联网是数字经济时代的基础设施，数字经济是物联网时代的经济形态。随着经济社会数字化转型和智能升级步伐加快，物联网正在加速虚拟世界和物理世界的融合，从赋能传统产业转型升级、推动数字产业发展两个方面着力打造数字经济新优势。在党的二十大报告中明确提出，加快发展物联网，建设高效顺畅的流通体系，降低物流成本。其目的都是为了加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群，推

智能制造车间工艺数据管理

随着信息化与智能化技术的发展，越来越多的传统制造车间开始向智能制造的方向进行转型，智能制造车间具备数字化、自动化、智能化的显著特征。作为车间内“运行大脑”的制造运营管理系统是实现车间智能制造的基础，而 MOM 系统的制造过程流转、物料调配、设备控制、参数下发等功能则依赖车间的数字化工艺。面向智能制造的工艺数据管理与传统工艺数据管理不同，前者相比后者，对产品生产过程的人机料法测等要素进行了全面的定义

数字孪生技术，为智慧供热赋能

1、引言在数字化时代，数字孪生技术作为一项前沿技术正逐渐引起广泛关注。数字孪生技术的核心思想是将现实世界的对象或系统与其数字化的镜像进行对应和连接，实现数字世界与现实世界的紧密融合。本文将为大家介绍数字孪生技术实现的路线和其在智慧供热关于的应用与价值。2、实现步骤1、数据采集与建模首先，需要采集现实世界中对象或系统的数据，包括各种传感器的实时数据、运行状态等。然后，利用这些数据建立起数字孪生模型，

VR教育：让教育“可视化”，开启元宇宙教学之路

放眼世界，有不少高等教育学校都已经开始了元宇宙教学之路，为了从根本上解决目前课堂教学中存在的问题，进一步提高课堂教学质量，VR教育就可以很好地完善这些方面。传统教育并不能让学生很好地沉浸在真实知识环境中，在一定程度上削弱了教育的深度，依托于文字上的表达，枯燥且抽象，随着时间的推移，学生对于此类知识的印象微乎其微。并且传统教学中一些实验内容较为危险，且不可逆、不可反复，学生缺乏详细的观察，这些都是传

基于数字孪生的农村供水智能决策协同支持平台构建

一、推进数字孪生农村供水工程建设新要求智慧水利是水利高质量发展的显著标志，水利部把推动智慧水利建设作为新阶段水利高质量发展的六条重要路径之一。2023年2月27日，水利部召开农村水利水电工作会议，印发《2023年农村水利水电工作要点》，明确指出要推进数字孪生农村供水工程建设，持续推进规模化供水工程自动监控系统建设，有条件的地区开展全面感知、实时传输、数据分析和智慧应用系统建设先行先试，打造数字孪生

如何回答“为什么是SaaS？”这一灵魂拷问，本文内含9个深度思考（上）

什么是SaaS？现在还问这个问题，似乎没什么意义。但如果让你给SaaS下一个定义，迄今为止，我还没有看到一个准确答案。大多数定义都是对其特点的解释，比如：SaaS是一种“即服务”模式，SaaS是多租户架构，SaaS采用订阅模式，SaaS可以为客户节省设施和部署成本，SaaS是软件的一种分发形式... ...。可是SaaS的这些特点又能说明什么呢？在商业上，它与传统企业软件又有什么区别呢？实际上，什

ChatGPT模型与智能地图

智能地图是一种基于数字地图技术和人工智能算法的地图应用程序，能够根据用户的位置和搜索历史，提供个性化的地图信息和路线规划建议。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能地图应用已经成为了越来越多人们日常出行和旅游的必备工具。ChatGPT是一种基于人工智能的自然语言处理模型，采用了深度学习技术，能够在多种自然语言任务中表现出色。本文将探讨如何将ChatGPT模型应用于智能地图，提升智能地图的精准度和

数字化浪潮，数据中心场景下的数字孪生该如何探索与实践

背景：数字化转型浪潮下，金融基础设施正加速进入数字化与智能化时代近几年，数字化转型在金融企业越来越受到关注，近期，包括人行、银保监会都发布了有关数字化转型的指导意见。对于这些指导意见，各大金融企业正在积极推进数字化转型。在数字化转型话题下，私有云建设、上云实践、BizDevOps、AIOps 等都在进行基于价值的数据驱动和科技引领的实践。现状：金融科技市场持续快速发展，数据中心正加速从成本中心转换

数字孪生的关键技术

建模、仿真和基于数据融合的数字线程是数字孪生的3项核心技术。1）建模数字化建模技术起源于20世纪50年代，建模的目的是将我们对物理世界或问题的理解进行简化和模型化。数字孪生的目的或本质是通过数字化和模型化，消除各种物理实体、特别是复杂系统的不确定性。所以建立物理实体的数字化模型或信息建模技术是创建数字孪生、实现数字孪生的源头和核心技术，也是“数化”阶段的核心。数字孪生的模型发展分为4个阶段，这种划