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新华三电子政务外网整体解决方案

作为电子政务外网建设的领导者,新华三集团具备完整的电子政务外网建设能力,在网络架构上采用 “一网双平面”设计,无单点故障,双平面可以分别承载不同类型的业务流量,互为备份,保证高可靠;通过成熟的MPLS VPN或先进的SR技术,实现专有业务、公用业务和互联网业务的逻辑隔离;此外,依据2017年中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》,新华三通过IPv4/IPv6双栈部署,能够帮助电子政务外网实现向IPv6的平滑过渡,从而全面满足未来创新和扩展的需求。

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新华三电力解决方案-2020-观看版

国家电网调度控制中心通过对国内外主要云计算服务提供商进行深入的调研和考察,最终携手新华三集团承建调控云(调控云总体为二级云架构,一级云是国(分省)调控云,二级云是省(地、县)调控云—27个省,本期项目是一级云,即国(分省)调控云,本期项目采用两地建设模式(北京、上海),两地1:1构建,且两地均可对外提供应用访问,实现了两地业务双活,数据读写分离。本期项目涉及H3CLOUD OS、CAS、ONEStor、大数据平台、全局负载均衡、服务器负载均衡、数据同步软件、全景监控大屏展示及一键式容灾切换监控等诸多产品,是我司云计算在电力高端市场的重大突破,对国网未来27个省(二级云调控云)及电力行业的云计算建设具有里程碑意义。

  • 2021-05-06
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《哈佛商业评论》主题专刊:构建数字大脑 决胜智变时代

企业在转型的过程中会面临五大矛盾,导致转型之路困难重重:第一、数字化转型加速与传统 IT 架构滞后之间的矛盾;第二、业务协同越来越高与生态的耦合度不深之间的矛盾;第三、新技术高度发展与人才紧缺之间的矛盾;第四、新技术如何与现有系统融合之间的矛盾;第五、系统越来越复杂与更简单运维之间的矛盾。

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NB-IoT智能安防解决方案

每一次火灾都伴随着家破人亡,每一次的场面都触目惊心。提高消防意识,并合理使用消防设备,才能最大程度减少损失和伤害。烟雾传感器是消防系统的哨兵,可实时检测烟雾,传感器检测到烟雾浓度超标,会发送信息到后台服务器,并启动警铃,广播喇叭等相关设备,服务器会自动推送信息到相关人员及部门,实现消防安全智能化。在实际应用中按照消防要求,烟感器的安装分布密集,不方便走线,并且施工成本高;无法与人(包括业主、保安、消防队等)交互,存在误报风险;耗电量大,维护成本随之变高。

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一些安防系统解决方案拓扑图

高速自动预检通过在路面部署高精度石英称重设备,实现高速不停车自动称重,并结合抓拍系统对通行车辆进行抓拍识别,对超载嫌疑车辆把车牌号码在LED信息屏上显示,告知驾驶员进入治超站复检。超载嫌疑车辆在治超站精检称重台上进行整车静态称重,检测信息上传至精检计算机,作为执法依据。

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大型综合超市安防解决方案

随着现代信息社会的发展,城市生活节奏逐渐变快,功能齐全、货源完备的大型连锁超市逐渐取代了传统的百货商场,走入都市人的生活,各大超市连锁店的日益普及,就近消费成了人们的生活习惯,大型超市连锁店成为了人们购物消费的重要场所。连锁超市行业近年来发展迅猛,连锁经营模式也越来越盛行。连锁经营模式在统一品牌和形象、降低物流和库存成本方面都能有效提高企业竞争力。由于连锁店经营规模的不断扩大,跨企业本部跨区域的连锁店分布式的模式逐渐成为大型超市连锁店经营的现代模式。

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别墅智能家居安防系统解决方案

传统的报警系统一般只能做警笛联动,并不能通过其它模块有效地进行远程联动,如出差在外晚上总是担心梁上君子光顾。现在配套微信模块,只需要在微信发送一条指令就可以把联动的灯打开(联动时间随自已控制),以示家里有人,防止“案发人”闯入,同时也可以查询报警系统是否开启,若有亲戚朋友在家里居住,也可以做到远程控制警报系统,以确保亲戚朋友们的安全。

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《神威药业信息化管理项目建议书》(32页)

为贯彻落实《国务院办公厅关于加快推进重要产品追溯体系建设的意见》(国办发〔2015〕95号),进一步提高药品质量安全保障水平,根据《食品药品监管总局关于推动食品药品生产经营者完善追溯体系的意见》(食药监科〔2016〕122号)和商务部等部门《关于推进重要产品信息化追溯体系建设的指导意见》(商秩发〔2017〕53号)等有关规定,现就建立药品信息化追溯体系提出如下指导意见。 按照党中央、国务院决策部署,以保障公众用药安全为目标,以落实企业主体责任为基础,以实现“一物一码,物码同追”为方向,加快推进药品信息化追溯体系建设,强化追溯信息互通共享,实现全品种、全过程追溯,促进药品质量安全综合治理,提升药品质量安全保障水平。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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