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6G愿景与需求报告2030

移动通信领域科技创新的步伐从未停歇,从第一代模拟通信系统(1G)到万物互联的第五代移动通信系统(5G),移动通信不仅深刻变革了人们的生活方式,更成为社会经济数字化和信息化水平加速提升的新引擎。5G已经步入商用部署的快车道,它将开启一个万物互联的新时代,渗透到工业、交通、农业等各个行业,成为各行各业创新发展的使能者。为了推动5G与经济社会各领域充分融合,中国移动已经开始全面实施“5G+”计划,包括5G+4G协同发展、5G+AICDE 和5G+生态,最大程度释放5G对各领域放大、叠加、倍增效能。“5G+”将以5G为基础,衍生出一系列创新解决方案,覆盖人们生活、生产和社会治理多个方面,打造新体验、新动能和新模式,助力综合国力提升、经济高质量发展和社会转型升级。.

  • 2021-03-29
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2020年新版智慧园区整体解决方案

2020年新版智慧园区整体解决方案。智慧园区的概念一直很火,但是真正的智慧园区是智慧城市建设的一部分,但是我们在做智慧园区的设计方案时候,往往没有考虑不够,今天分享的智慧园区解决方案有所升级,大家可以参考一下。

  • 2021-03-29
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数字化智慧校园建设规划方案

信息技术改变了人类的工作和学习方式,赋予职业和职业教育新的内涵和要求。一方面,传统职业的工作方式和工作流程正在发生一系列的变革,另一方面,一些新兴职业的“工作空间”和“工作方式”本身就依赖以互联网为核心的信息技术。职业教育的办学模式和教学模式也将随之发生革命性变革。

  • 2021-03-29
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人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 ? 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决 实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。 ? 目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

  • 2021-03-28
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人工智能+制造 产业发展研究报告

过去两年,消费升级、智慧零售、智慧城市等概念成了大众讨论的热点。   除了这些概念是新经济的增长点之外,另一个原因是当这些概念落实在我们生活中一个又一个场景的时候,为我们的生活、工作和学习带来了许多便利和变化。   然而你知道吗?消费者端的众多变化其背后是对制造业和供应链体系的全新挑战。已经成熟的制造业体系如何应对全新的消费升级需求?

  • 2021-03-28
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华为智慧城市成功案例集

汇数:在“5+架构”(端+网+库+图+云)下,汇聚数据资源,构建全区统一的基础数据库,实现公共信息资源的共建共享 绘图:搭建二维、三维及实景一体化时空信息共享平台,实现48类专题、共计421个数据图层,通过统一的服务接口向各部门提供地图服务 慧治:根据城市自身特点,从需求最为迫切的城市管理、政务服务、多规合一、公共安全等领域着手打造“7+1示范应用 惠民:包括智慧教育、智慧医疗、无线城市、智慧社区等建设项目

  • 2021-03-24
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2020中国智慧城市厂商全景报告

基于对国内智慧城市领域甲方用户与厂商的调研,爱分析认为中国智慧城市发展呈现四大趋势: · 新基建构建万物互联,从上层应用场景出发的5G+AIoT建设将高速发展。 · 城市中台类应用将支撑智慧城市各应用场景落地。 · 人工智能将赋能未来政务服务应用。 · 智慧城市将从“城市+数字化”建设转向由顶层规划指导的“数字城市”建设。

  • 2021-03-24
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AI医疗行业研究报告

医疗影像是我国AI医疗领域最为成熟的细分领域,目前市场竞争格局未定,高质量数据获取与标注能力成为核心竞争力。手术机器人是人工智能辅助诊断领域比较活跃的应用,临床决策系统的进入壁垒较高。人工智能以算法和算力优势,应用于新药研发各环节,解决新药研发周期长、成功率低和费用高的问题。人工智能在健康管理领域应用广泛,包括风险识别、虚拟护士、移动医疗、健康干预等多个场景。

  • 2021-03-22
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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