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电转氢技术融入分布式智慧能源的应用模式研讨

从电转氢技术融入智慧能源的应用趋势和方式入手,聚焦其与分布式智慧能源系统融合应用的模式和关键点,并结合应用场景对现有欧美实际案例进行梳理与分析研究。同时,研判电转氢技术应用潜力与阻碍。

  • 2021-06-23
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赛迪智库数据安全治理白皮书35页

面对数据安全威胁日益严峻的态势,着力解决数据安全领域的突出问题,有效提升数据安全治理能力迫在眉睫。然而,由于数字技术促使数据应用场景和参与主体日益多样化,数据安全的外延不断扩展,数据安全治理面临多重棘手困境。为此,本白皮书在分析我国数据安全风险、治理现状、治理困境的基础上,从政策、监管、产业生态建设、国际合作等方面提出综合解决路径。

  • 2021-06-23
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公共服务领域运用大数据的风险分析

[目的/ 意义] 平稳推进大数据在公共服务领域的应用, 有必要明确其潜在风险, 在保证价值理性 的基础上增强大数据工具理性。 [方法/ 过程] 运用理论建构的方法, 大数据在公共服务领域遵循 “数据收集— 数据分析—数据应用—数据公开” 的应用循环, 从成本精准、 受众精准、 效果精准 3 个维度, 分析大数据引入公 共服务领域存在的数据收集质量难以保证、 数据分析结果难以把控、 数据应用效果难尽人意、 数据公开带来衍生 问题等潜在风险。 [结果/ 结论] 旨在为公共服务领域理性运用大数据工具提供借鉴。

  • 2021-06-23
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TW-IoT物联网平台总体方案V1.0

近年来,品牌由扩容式竞争向挤压式竞争转变,如何提升品牌竞争力,正全力推进精益生产,围绕精益生产要素,充分发挥先进技术装备、先进控制系统的作用和效率,在生产制造环节,有效提升精益管理能力,强化成本控制意识,持续降低产品在制过程中的资源消耗与浪费,持续促进公司降本增效提质,提升竞争力。

  • 2021-06-23
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智慧城市教育公共服务数据治理研究

以数据治理推动教育公共服务体系变革、提升教育质量和效率,是智能时代城市建设的重要发展方向。本研究尝试回答了智慧城市教育公共服务数据治理中的三个基本问题:数据治理的核心主体是什么,治理理念是什么,以及数据治理面临哪些问题。研究提出智慧城市教育公共服务数据治理体系的构建涉及人、环境、技术三个主体,进而指出“以人为本”的城市规划与设计、城市智慧学习环境以及基于“块数据”的大数据治理技术是构建智慧城市教育公共服务数据治理体系的基础主体。在城市复杂系统的作用下,本研究确定了智慧城市教育公共服务数据治理理念的内涵与外延:以推动“数字孪生”城市建设为基本方向,聚焦于人类发展层面、需求供给层面、运转机理层面的核心发展问题。最后,研究分析了智慧城市教育公共服务数据治理中的基本问题,包括当前数据层面的问题、数据治理中的干系人、应用场景、数据收集与处理、数据标准与管理、保障机制建设等。

  • 2021-06-23
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边缘计算网关eCube-A产品概述

边缘计算网关eCube-A产品是eCube系列中支持AI计算的一款产品,是面向IoT领域,助力IoT行业实现数字化转型而重磅推出的新一代产品。边缘计算网关eCube-A主打5G+AI特性,拥有强劲的边缘计算能力,分担部署在云端的计算资源,承载边缘侧AI算法的推理与应用,在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务,使5G时代下的数字化物联网更进一步。eCube系列可以广泛应用于各种物联网领域,比如智能电网,智慧城市,智慧楼宇等

  • 2021-06-23
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基于CIM智慧城市的规划

文章对基于CIM智慧城市的规划领域进行研究,指出目前CIM仍停留在BIM和GIS阶段。通过对CIM应用场 景的调研,阐述在基于CIM的智慧城市业态下,如何能够更好的开展“智慧城市”规划,以提升城市规划水平。文章指出,把智能化手段融入到传统城市规划的过程中,应把CIM相关内容(BIM、GIS和IOT)与AI、大数据和云计算等技术相结合,在多场景下对规划方案优选,实现规划精准、要素全面、场景真实的规划效果。还提出CIM不仅应用在智慧城市的规划建筑行业,还覆盖政务服务、城市治理、公共服务、产业经济等多个智慧城市的其他领域,通过基于CIM的智慧城市相关规划手段,可加快智慧城市向前演进的速度。

  • 2021-06-23
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诚达机床管家云平台

设备管理平台采用B/S架构,将设备数据通过设备采集器CYLINK-BOX统一传送到云平台,达到: 1.网页后台管理平台 2.手机监控APP客户端 3.手机监控APP管理端

  • 2021-06-23
  • 阅读472
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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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