在 Azure 数字孪生解决方案中，环境中的实体是由 数字孪生体 （digital twins）表示的。 数字孪生体是你自定义的模型（models）之一的实例。 可以通过 关系（relationships） 将其连接到其他数字孪生体以形成 孪生图（twin graph）。 使用vs code 创建两个模型： 第一个模型文件时是一个温湿度计： { "@context": "dtmi:dtdl:context;2", "@id": "dtmi:com:example:myfirstmodel;1", "@type": "Interface", "displayName": "myfirstmodel", "contents": [ { "@type": "Telemetry", "name": "temperature", …
本文介绍： 在本地运行ADT Explorer 并连接Azure Digital Twins 实例； 使用 VS CODE DTDL插件开发第一个 模型文件； ADT Explorer的几个基本功能； 使用ADT Explorer 上传模型文件并生成 twin 孪生； 重点图文步骤： 下载并在本地运行ADT Explorer 在ADT首页，点击 探索数字孪生体，了解更多连接打开ADT Explorer 工具下载页面 或者直接进入：下载 ADT Explorer：https://aka.ms/adt-explorer 在右侧release中下载最新版本 点击Azure_Digital_Twins_ADT_Explorer.zip 文件并下载 解压后，可以看到如下图内容，read me中包含安装方式： 1.本地安装 2.容器安装 3.在 …
本文介绍： 创建Azure Digital Twins 实例并设置角色。 创建资源，在Azure市场中找到 Azure Digital Twins 选择资源组，输入ADT名称，选择位置，本例中其他配置保持默认即可。 注意要勾选 Assign Azure Digital Twins Data Owner Role。 创建完成进入ADT页面 如果在创建的时候未勾选Assign Azure Digital Twins Data Owner Role，可以在ADT 创建完成后手动配置角色： 可以在ADT访问控制中点击“查看我的访问权限”，如果右侧包含“Azure 数字孪生数据所有者” 标识配置角色成功，否则可以手动配置。 在ADT的 访问控制页面，点击添加-角色分配，选择“Azure 数字孪生数据所有者”，用户选择自己的登录用户名，点击保存即可。 …
本文介绍Azure Digital Twins的几个案例。 1. Ansys Twin Builder Integration with Azure Digital Twins（仿真） 2. Azure Digital Twins for Supply chain 3. Azure Digital Twins for Civil Operation （运营/资产） 4. Azure Digital Twins for Smart Buildings
本文介绍： Azure Digital Twins 的入门概述 使用Azure Digital Twins的三个基本步骤及配套工具
欢迎转发扩散，这是对我最大的支持！ 5G场景下的三大特点分别对应着一些具体的业务场景，eMBB针对高清视频等系列应用；mMTC针对智慧城市等物联网应用；uRLLC针对工业控制或者远程驾驶等应用。 在这几类场景中我们举个极端的案例： 北京的某个工厂，控制系统在上海，我们在北京和上海之间拉了一根网线进行连接，那么设备执行了某个步骤之后，需要发请求到上海，上海的控制系统是一台奔三的服务器，这套系统显然不能工作对吧？ 采用何种改进才能正常工作呢？1.控制系统从远程下沉到工厂内部，2.设备和控制系统采用更快的连接方式，比如光纤，3. 提高控制系统算力。 把这个案例扩展到5G场景也是一样，5G虽然空口时延从之前的10ms降低到1ms，但物理距离仍然是制约条件，因此需要将算力下沉到离业务最近的边缘，这套方案就是MEC。 从上图的某运营商的低时延的构想可以看出，运营商会利用自己已有 …
本文利用Azure LVA Preview 和 custom vision 挑战领代码实现指定车位空余后立即通知： 本文中用到的视频图片素材下载地址： 其余Custom vision 和IoT 的案例： AI 和 工地？ 混凝土骨料分类 混凝土骨料分类Custom Vision 落地案例-部署到树莓派边缘设备上
本文介绍： 将上一篇讲的《Azure Custom Vision 分类混凝土粗细骨料》训练的模型部署到树莓派上。 视频演示： 本文中针对Custom Vision导出的容器在树莓派ARM版本下的docker 编译指令可参照readme.txt： docker buildx build --platform linux/arm/v7 -t <your image name> --load . 如果显示build-x指令不存在，则需要打开 docker desktop中的开关： enable cli experimental features： 常见问题： 1.Customer Vision 在树莓派上运行慢，超过4s的解决办法 针对树莓派设备，部署完成后如果一张图片的预测时间超过4s，则可以启用快速预测： 在custom vision导出的 arm dockerfile中， …
本文介绍一个案例，使用custom vision 对混凝土骨料进行分类： Azure Custom Vision（自定义视觉）是一种图像识别服务，可用于构建、部署和改进你自己的图像标识符。 图像标识符根据图像的视觉特征将标签（表示类或对象）应用于图像 。 自定义视觉服务使用机器学习算法分析图像。 你作为开发人员提交多组图像， 然后在提交时自行标记图像，此算法会针对该数据进行训练并计算其自己的准确度， 训练算法以后，即可在图像识别应用中测试它、重新训练它并最终使用它对新图像进行分类。 也可导出模型本身，方便脱机使用。 可以将自定义视觉功能分为两种功能： 图像分类 可将一个或多个标签应用到图像。 对象检测 与之类似，但还在图像中返回坐标，坐标中可以找到应用的标签。 图文步骤： 创建Custom Vision： 资源创建完成进入主界面： 创建项 …
本文介绍： 当Azure Functions执行失败时发送报警。 视频介绍： 图文介绍： 1.准备一个可以执行出错的Azure Functions并部署： （这部分内容讲过很多次了，可参照本博客中其他的文章，本文不再赘述）。 本例子中使用了默认的http 触发的 python Functions，修改functions中的代码，当http触发传递的参数不包含“name”时，执行1/0操作，故而报错异常。 代码如下： import logging import azure.functions as func def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') name = …