工信部召开IPv6流量提升三年专项行动部署宣贯会

来源 :互联网天地 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tuwei0164
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
8月25日,工业和信息化部召开IPv6流量提升三年专项行动全国部署宣贯会,面向信息通信行业进行《IPv6流量提升三年专项行动计划(2021-2023年)》(以下简称《三年行动计划》)政策解读和宣贯部署.工业和信息化部总工程师韩夏出席会议并讲话.rn会议指出,开展IPv6流量提升三年专项行动是落实党中央、国务院决策部署的重要举措,是加快构建互联网新发展格局的紧迫需要,是助力我国经济社会高质量发展的重要支撑.工业和信息化部联合中央网信办发布《三年行动计划》,是未来三年信息通信行业深化IPv6规模部署和应用的“指挥棒”,对于引导行业各方补齐IPv6发展短板,协同推进IPv6流量提升,加速互联网向IPv6平滑演进具有重要意义.
其他文献
目前网络数据链路资源存储方法存在数据传输速度较慢、数据链路层转发效率偏低且存储过程耗时长。为解决该问题,提出树结构网络数据链路层节点缓存资源协同存储算法。将协议无感知转发(POF)软件定义网络技术、控制面以及数据面功能相结合,组建一种树结构网络数据链路层节点缓存资源协同存储架构。通过扩充POF相关指令以及处理流程,实现树结构网络数据链路层节点缓存资源协同存储。仿真实验结果表明,所提方法能够快速完成树结构网络数据链路层节点缓存资源协同存储,应用性更强。
湿软地基存在低承载力、大沉降量、长固结时间等弊端,地基沉降对建成后的路面质量、行车速度以及使用寿命等关键性问题影响重大。为保证地基安全,结合数字化测绘技术,提出一种沉降变形量预测方法。根据某高速公路的一个湿软地基沉降标埋设情况与各项指标归一化数据,得到该地基沉降测绘图与预测曲线,表明所提方法能够有效预测沉降变形量,且具有比较理想的精准度,与实际测量值拟合度较高。
由于传统系统未能考虑水泥企业的能耗标准及绩效指标问题,导致水泥企业资源利用率降低、能量消耗大。为此,本研究结合物联网技术设计了新的水泥企业能耗对标系统。首先设计水泥企业能耗对标体系框架,将水泥生产过程中的主要能耗指标设定为系统的KPI指标,分别计算不同的指标,并制定对应的能耗标准。在此基础上,根据水泥企业能耗标准分析用户需求以及非功能性需求,并结合物联网技术设计系统的整体架构图及模块流程图,明确系
由于目前主流的神经网络算法通常需要大量的计算时间和较多计算资源,从而限制了其在工程领域中的广泛应用。本文针对火灾视频监控提出了一种具有成本效益的火灾探测CNN架构。该架构基于GoogleNet架构而开发,并在充分考虑目标问题和火灾数据的性质的前提下,具有平衡了计算效率和检测准确性的优势。与其他火焰检测算法相比,该检测方法具有更合理的计算复杂性和对预期火灾检测问题的较好适用性。实验结果证明了相对于其
直升机上安装的直流发电机为全机用电负载供电,直流发电机是通过发动机燃气涡轮驱动的。长期以来,在计算发动机功率限制时,一直忽略发电机提取功率的计算,采用保守的方式计算发动机的功率限制,不能充分发挥发动机功率特性。本文通过对发电机厂家提供的试验台试验数据资料的分析,研究并计算出符合发电机提取功率的数学模型,可以实时计算直升机不同工作状态发电机从发动机燃气涡轮提取的机械功率,对其它直升机计算发电机提取功率具有重要的借鉴意义。
针对大气污染急需检测分析有害气体浓度的问题,本项目以STM32F103RCT6为主控芯片,STM32CUBEMX为开发环境,并且以MQ系列传感器进行浓度测试,用MATLAB对所采集浓度进行数据处理,研发出一款性价比较高的气体浓度分析仪,适用于工业对浓度有要求的场合。
为提升对火力发电机组的智能运行分析与管控,提出基于大数据技术的火电机组相关运行数据的全景展示方案。首先分析了火力发电机组在现阶段的运行特征以及在智能调控背景下火电机组与大电网运行和新能源系统的关系,从而说明火电机组运行数据的重要性。然后通过对大数据及可视化技术的分析,说明了火电机组在汽机侧、锅炉侧等热工数据和环保数据的特征,并提出了多维度全景展示方案和系统构架。最后说明了火电机组数据可视化在电网调度运行、促进新能源消纳、实现故障诊断等方面的作用。
为保证汽车电子加速踏板可靠性,本文构建了加速踏板位置信号控制模型。仿真结果表明,以一阶低通滤波算法,可就踏板信号开度实时动态调节滤波系数,并兼顾灵敏性、稳定性、可靠性,二次滤波可消除超限错误引发的信号突变,确保信号平稳;基于加速踏板传感器故障分析可准确输出开度值,以提升踏板可靠性,保证汽车行驶安全性;加强电子加速踏板可靠性控制,可消除外界干扰影响,获取精准的开度信号。
通过流体力学技术对海浪波进行分析,实现船只的速度聚束调制;应用多重形态谱检测船只红外尾迹图像;以船只红外尾迹图像为样本,通过卷积神经网络收集红外尾迹图像深度特征;根据特征坐标生成图像关键目标区域,利用添加注意力模块,获得关键目标对象的特征图谱;采用网络训练优化图像的分类层与卷积层,确保所有层的分辨能力;增强图像细粒度信息实现船只轨迹精准识别,完成船只红外尾迹图像细粒度识别。实验证明,所提方法识别用
本文以数字信息技术为出发点,紧密结合企业生产流程和管理模式的实际与特点,基于工业互联网技术的发展,建立以数据驱动为主线的信息管理系统模型,通过要素、过程、产出的数字化升级,为推进企业的数字化转型提供技术探索与实践应用参考。