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  • pdf文档 2025年中国大型PLC自主可控白皮书-MIR睿工业

    供应链管理系统(SCM) 人力资源系统(HRM) 仓储管理系统(WMS) 国外厂商占 据绝对的市 场份额 航空、船舶、石化、钢铁、 汽车、装备、轨道交通、电 子等 工业操作系统 可编程逻辑控制器(PLC) 分布式控制系统(DCS) 数据采集与监视控制系统 SIS 嵌入式软件 大型企业市 场基本被国 外 厂 商 占 据,国内厂 商产品主要 应用于中小 企业 电力、水利、冶金、石化等 需构建一套完善的系统级工具 链,以支撑高效、可靠的软件开发与运行。 第二章:破局外资主导,中国大型 PLC 国产化进程提速 (一) 大型 PLC 产品定义 PLC,即可编程逻辑控制器,是一种采用一类可编程的存储器,用于其内部 存储程序,执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数与算术操作等面向用户的指令, 并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程。 大型 PLC 自主可控白皮书
    20 积分 | 51 页 | 5.20 MB | 14 天前
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  • pdf文档 英特尔工业控制白皮书2026版·负载整合特刊-英特尔

    KVM 负载整合 控制器的 应用类型探索 04 19 PAC(Programmable Automation Controller,可编程自动化控制器)融合了传统 PLC(Programmable Logic Controller, 可编程逻辑控制器)的高可靠性和实时性,以及 PC(Personal Computer,个人计算机)的灵活性和强大计算能力,形成 了一种综合工业 PC、PLC、视觉系统和
    20 积分 | 48 页 | 25.02 MB | 14 天前
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  • pdf文档 全球计算联盟GCC:2025年异构算力协同白皮书

    面向异构算力场景下智算网络互联的性能瓶颈与兼容性限制问题,因业务流量特征不同 引发的链路负载不均、带宽效率低下和收敛速度慢等因素制约算力协同效率,深度依赖特定 厂商网卡使其网络设备难以无缝集成、异构芯片集合通信库接口可编程性缺失阻碍协议栈优 化或流量调度技术的集成部署。智算网络互联优化突破性能瓶颈并适配多元异构环境,保障 算力资源的全局高效协同。 业界在异构算力协同场景下的智算网络互联优化分为两条技术路线,一是纯网侧优化方
    10 积分 | 31 页 | 1.21 MB | 2 天前
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  • pdf文档 湖南大学:2025年智算中心光电协同交换网络全栈技术白皮书

    要求单位时间内 BGP 收敛的次数便越高,给终端带来了远超传统数 据中心 BGP 需求的性能开销,从而进一步影响智算任务运行效率。 近年来部分智算中心使用软件定义网络(SDN),以提供集中化、 可编程的网络控制能力,但将传统 SDN 架构直接应用于光电协同网 络时,面临显著的扩展性与时延瓶颈。集中式控制节点需要实时感知 全网拓扑状态、计算最优拓扑配置,并将新的路由结果下发至各个网 络设备。
    20 积分 | 53 页 | 1.71 MB | 2 天前
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  • pdf文档 2025年中国-上海合作组织数字技术工具箱

    图一:智能网卡外观图 85 该产品由芯启源自主研发,是提高算效,实现云网融合,推动算力网络加速成熟和部署应用的关键产品。该产品 基于RISC-V的、可扩展的“多核”芯片SoC架构,兼具了FPGA高效、灵活可编程和专用处理器芯片(ASIC)低成本、 低功耗的优势,产品主要覆盖1口、2口、4口、8口和16口的10G/25G/40G等规格的智能(标准)网卡,产品已经成 熟量产,大规模应用在运营商、政务、互联
    20 积分 | 113 页 | 11.44 MB | 4 月前
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  • pdf文档 2025年协作机器人产业发展蓝皮书-高工咨询

    生产的适应性,也为实现更加智能化、个性化的制造模式提供了强有力的支持,是现代智能 制造体系中不可或缺的一环。 在当前市场需求日益多样化、产品生命周期缩短的背景下,柔性化生产成为企业竞争力 的关键。协作机器人以其高度的灵活性和可编程性,完美匹配了这种生产模式。无论是多品 种、小批量的生产,还是快速的产品迭代,协作机器人都能有效支持,帮助制造商快速响应 市场,降低库存成本,提高整体运营效率。 图表 4 协作机器人与传统工业机器人产品特点对比
    20 积分 | 134 页 | 6.49 MB | 14 天前
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  • pdf文档 华为:2025智能世界的ICT岗位与技能白皮书

    硬件工程师负责设计、开发和优化专用硬件系统,包括那些能够加速AI 和ML工作负载的硬件系统。该岗位融合了计算机体系结构、数字设计和 AI算法方面的专业知识,旨在打造针对深度学习、推理和数据处理定制 的专用芯片(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)以及高性能图形处理 器(GPU)。AI硬件工程师与软件团队、数据科学家和系统架构师紧密 协作,确保硬件与软件的无缝集成,从而最大化提升吞吐量、效率和可 扩展性。他们负责评估新
    10 积分 | 180 页 | 3.30 MB | 2 天前
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