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非物质文化遗产的数字化展示媒介研究

非物质文化遗产的数字化展示媒介研究.延伸至其他行业的可能性

  • 2021-06-23
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体育服务业数字化的价值维度、场景样板与方略举措

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  • 2021-06-23
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数字化变电站继电保护系统的可靠性建模研究

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  • 2021-06-23
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CIR大数据分析系统

从大量数据中快速的发现异常/故障信息对数据进行图形化展示,便于查阅多方位采集信息,还原故障环境,对大量数据进行建模分析,找出规律,进行预警。

  • 2021-06-23
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Google云计算原理与应用

Client与Chunk Server之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储Client可以同时访问多个Chunk Server,从而使得整个系统的I/0高度并行,系统整体性能得到提高。

  • 2021-06-23
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IBMS智慧楼宇解决方案:大型建筑可视化资产管理系统

平台采用大数据分析技术,将各类资产数据进行有效关联,为各类管理目的提供数据分析服务。不仅打破因时间、地点、人员等办公条件的限制,全面提高办公效率。还采用Saas云端运维模式,网络运维全托管,保证数据的时效性、同步性、安全性。通过三维可视化技术的应用,可有效降低管理工作的技术门槛,使管理工作更加形象直观,高效便捷。通过物联网技术的实现,全面掌握资产使用过程、使用流向、当前状态。全程可跟踪、可追溯、责任到人。将手机移动、物联网、大数据、云技术完美融合,使管理工作更加高效智能。

  • 2021-06-23
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HC1108110华为云计算业务管理

链接克隆:一组虚拟机共享一个系统盘,系统数据保存在系统盘,用户数据保存在差分盘 Personal vDisk:一组虚拟机不仅共享一个系统盘,同时专有个人虚拟磁盘,用于存放系统数据,用户数据存储在差分盘

  • 2021-06-23
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大数据分析技术架构解决方案

大数据技术,解决视频领域的知识识别,知识发现,知识集成与跟踪,推理等关键技术问题。利用大数据建模技术,实现房地产价格指数、房地产评估模型。

  • 2021-06-23
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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