XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFiware
智慧城市和地区的防火墙
任何“由 FIWARE 提供支持”的软件架构（对应于智慧城市垂直解决方案或整体智慧城市平台）都是围绕现实世界的数字孪生数据表示构建的。这种表示建立在实体之上，即所谓的数字孪生，其特点是属性值从许多不同的来源收集，并不断维护并可在适当的时间访问。这些属性不仅限于可观察（可测量）数据，还包括推断数据（通过 AI/ML 数据处理随时间获得的增强洞察力和知识）。FIWARE 可以将所有这些数据纳入上下文，从静态数据（例如公交车的“车牌”）到动态数据（例如公交车上的“速度”或“乘客人数”，街道的“当前交通状况”和“预测 30 分钟后的交通状况”），甚至是周期性变化的数据（例如公交车上的“司机”可能每天更换两次）。监测属性的当前值非常重要，但将它们与历史值一起分析也至关重要，因为这为预测未来的状态或条件提供了手段。
在 FIWARE 基金会的战略管理中发挥有影响力的咨询作用
区块链和数字孪生。任何与上述主题相关的更新都可用于支持 FIWARE 使命。它是 FIWARE 社区组织的一部分，是一个向董事会（“BoD”）提供科学建议的工作机构，并积极为将 FIWARE 技术塑造为科学卓越做出贡献。
AI解决方案在过程行业中应用的参考架构 - 欧盟项目S-X-AIPI经验
此CWA的主要目标包括：•为过程行业中的AI支持的自X技术提供了一个综合框架。•促进高级自主管理系统的集成。•促进采用既创新又符合欧洲标准的AI解决方案。在S-X-AIPI参考体系结构中的MAPE-K方法论上有很大的重点。这包括对这种方法如何支撑AI系统的自主特征的详细探索，从而实现了自我调整并改善了工业运营中的决策能力。提供了对相关参考体系结构的广泛分析，包括Rami 4.0，IIRA和新兴技术（例如FIWARE和IDS RAM 4.0）等既定框架。该文档还研究了欧洲背景下新开发的建筑，例如Beincpps和Capri，突出了它们的相关性和集成到S-X-AIPI体系结构中。适用性：虽然参考体系结构设计为通用和通用，但在所选工业场景中的应用中给予了足够的关注。这确保了体系结构不仅支持广泛的应用程序，还可以满足特定的行业需求，从而在必要时促进量身定制的适应。此CWA的范围不包括与安全相关要求的定义。此外，本文档旨在提供信息，旨在增强现有标准，而不是更换或简化强制性生产程序。它试图提供一种结构化的方法来将AI技术集成到过程行业，增强运营功效和创新，而不会损害既定的程序标准。
DIN DKE规格项目的业务计划
人体组织Torsten Freund Basf Sikolai D'Agostino巡回赛GMBH Tilmann Vahle Systemiq GmbH Sven Jantzen Umicore Ag＆Co。KG Gernot Boege Foundation E.V.Patrick Zank VDE可再生能源Michael Hofmann CDMM GMBH David Villamil Sew-Eurodrive Sophie Leddig Spectaris E.V.Andreas Meyer Siemens Mobility GmbH Katrin Melzer Siemens Mobility GmbH Sebastian Käbisch Siemens AG Hannes Schneider Twaice Technologies GmbH Sarp Güney Cimens Siemens Mobility GmbH Mark Heilig Alfred Kärcher SE & Co. KG Pauliina Harrrivaara Cleopa GmbH斯蒂芬完成了灵感性罗伯特·博世（Robert Bosch） JosefSchönUaudiag thomas dittrich咨询标准化和危险货物Matthias Reiter Enbw Energie Baden-Württembggag sebastian eicke eicke harting Foundation＆Co。kgAndreas Meyer Siemens Mobility GmbH Katrin Melzer Siemens Mobility GmbH Sebastian Käbisch Siemens AG Hannes Schneider Twaice Technologies GmbH Sarp Güney Cimens Siemens Mobility GmbH Mark Heilig Alfred Kärcher SE & Co. KG Pauliina Harrrivaara Cleopa GmbH斯蒂芬完成了灵感性罗伯特·博世（Robert Bosch）JosefSchönUaudiag thomas dittrich咨询标准化和危险货物Matthias Reiter Enbw Energie Baden-Württembggag sebastian eicke eicke harting Foundation＆Co。kg
技术融合 - 数据空间商业联盟
1 简介 7 1.1 背景 7 1.2 实施驱动计划 8 1.3 如何阅读本文档 9 2 数据空间的共同愿景 10 2.1 概述 10 2.2 系统架构视图 12 2.2.1 数据空间注册表 14 2.2.2 数据空间连接器 15 2.2.3 数据空间联合服务 16 2.3 概念模型 17 2.3.1 主要实体及其关系的描述 17 2.3.2 详细信息模型 20 2.3.3 词汇中心 22 2.4 DSBA 组织的定位 24 2.4.1 大数据价值协会 (BDVA) 25 2.4.2 FIWARE 基金会 25 2.4.3 Gaia-X 26 2.4.4 国际数据空间协会 (IDSA) 26 3 数据互操作性 28 3.1 数据模型和格式 29 3.1.1 智能数据模型 29 3.2 数据交换 API 31 3.2.1 NGSI-LD 31 3.2.2 数据空间连接器内的传输管理 32 3.3 出处和可追溯性 33 4 信任和数据主权 35 4.1 概述 35 4.2 信任锚框架 36 4.2.1 ID 绑定 37 4.2.1.1 跨境使用相互认可的电子识别手段 38 4.2.1.2 ID 绑定和可验证凭证 39 4.2.1.3 关于法人标识符 41
AI解决方案在过程行业中应用的参考架构 - 欧盟项目S-X-AIPI经验
此CWA的主要目标包括：•为过程行业中的AI支持的自X技术提供了一个综合框架。•促进高级自主管理系统的集成。•促进采用既创新又符合欧洲标准的AI解决方案。在S-X-AIPI参考体系结构中的MAPE-K方法论上有很大的重点。这包括对这种方法如何支撑AI系统的自主特征的详细探索，从而实现了自我调整并改善了工业运营中的决策能力。提供了对相关参考体系结构的广泛分析，包括Rami 4.0，IIRA和新兴技术（例如FIWARE和IDS RAM 4.0）等既定框架。该文档还研究了欧洲背景下新开发的建筑，例如Beincpps和Capri，突出了它们的相关性和集成到S-X-AIPI体系结构中。适用性：虽然参考体系结构设计为通用和通用，但在所选工业场景中的应用中给予了足够的关注。这确保了体系结构不仅支持广泛的应用程序，还可以满足特定的行业需求，从而在必要时促进了量身定制的适应。此CWA的范围不包括与安全相关要求的定义。此外，本文档旨在提供信息，旨在增强现有标准，而不是更换或简化强制性生产程序。它试图提供一种结构化的方法来将AI技术集成到过程行业，增强运营功效和创新，而不会损害既定的程序标准。
欧盟项目SX-AIPI体验研讨会描述表格
（选择CEN或CLC或在关节WS的情况下留下CEN/CLC）1.3。范围这个CEN研讨会旨在实现将S-X-AIPI项目中开发的知识和创新转化为过程行业的实用策略的目标。它是项目利益相关者之间互动的关键平台，包括研究人员，行业专家和最终用户。这种参与确保了从研究中获得的见解有效地传达并融入工业实践，同时还为利益相关者提供了阐明其特定需求和要求的机会。研讨会将展示S-X-AIPI项目的初步结果，强调关键的技术进步和方法论创新。这些演示文稿不仅将展示项目在过程行业中对AI的贡献，而且还通过参考架构为实际应用奠定了基础。作为本研讨会的关键结果，预计CEN研讨会协议（CWA）的发展。此CWA将详细介绍一个参考体系结构，该参考体系结构封装了S-X-AIPI项目中的核心技术和方法。该体系结构旨在适应能力，以确保可以在过程行业中的各个部门有效实施。拟议的CWA旨在：•为AI技术在过程行业的集成和应用提供全面的框架。•通过采用与当前行业标准相符的高级AI解决方案来促进创新。•增强能源密集型行业中AI系统的运营能力，确保它们有助于效率和可持续性目标。重点是S-X-AIPI参考体系结构中MAPE-K方法的上下文化，探索该方法如何实现工业运营中的自我调整并增强决策能力。该文档将包括对相关参考体系结构的广泛分析，检查Rami 4.0，IIRA等既定框架以及FIWARE和IDS RAM 4.0等新兴技术，以及BeinCpps和Capri等较新的欧洲体系结构。在保持多功能性和广泛的适用性的同时，参考架构将解决特定的工业实施方案，以确保它满足特定的行业需求，同时促进必要的适应性。范围的限制如下：CWA不会开发与机械安全性，与安全相关的要求相关的要求，并且该文件旨在提供信息丰富，补充而不是替代现有的标准和强制性生产程序。研讨会的核心目标包括： - 在