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跨过2020,中国智慧城市发展值得关注的技术

每年Gartner发布的技术成熟度曲线(The HypeCycle)报告都备受市场瞩目,也成为政府及企业做出重大投资决策的风向标。其原因在于,它不仅能够让CIO了解到年度最备受瞩目和极具商业前景的新技术,同时还能呈现新技术的市场热度和现实发展的偏离程度,从而帮助企业和政府的战略规划者更好地评估应用和价值感知、商业效益、采用率和未来创新方向,以及利用成熟技术和寻找潜在机遇。

  • 2021-04-19
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智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现

字嘉兴建设成果的基础上,本文结合“智慧嘉兴”时空大数据与云平台试点项目建设,探讨构建全市统一的智慧城市时空大数据与云平台,介绍了平台总体架构、技术路线设计、系统实现、示范应用及关键技术分析,根据运行实践证明,该平台能够为全市政府部门、企事业单位及社会公众提供权威、统一、可靠的智慧时空信息服务。

  • 2021-04-19
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2017年度中国生活服务电商市场数据监测报告

2017年中国生活服务电商交易 额达9986亿元,同比上半年4500 亿元增长21.91%。

  • 2021-04-19
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基于卫星物联网的水利工程巡检系统设计

采用基于 GIS 技术的巡检方法、 基于移动互联网的巡检系统存在人员任务完成率不高、 设备故障率 统计结果不精准问题, 导致巡检效果较差。 为了解决这两个问题, 提出了基于卫星物联网的水利工程巡检系统 设计。 使用 RFID 读卡器识别相似信息, 通过调制器解调数据, 保证读卡器内部信息交互, 改善人员任务完成率 不高问题。 全球定位系统可将数据转换成所需坐标, 定位故障位置, 解决设备故障率统计结果不精准问题。 设 计水流量传感器, 确定水流量。 使用黏度测量传感器, 确定待检测液体黏度值, 即摩擦力大小。 结合防碰撞算 法, 设计训练流程。 由实验结果可知, 该系统工作人员任务最高完成率为 98% , 故障检测精准度与实际情况相 差 2% , 具有良好巡检效果, 可为水利工程稳定运行提供设备支持。

  • 2021-04-19
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物联网在慢性疾病中应用现状的可视化分析

目的:利用可视化软件分析物联网在慢性疾病领域中的应用现状,探寻研究热点及前沿,为今后开展进一 步的研究提供参考。方法:计算机检索 Web of Science 数据库中物联网在慢性疾病中应用的相关文献。应用 CiteSpace 软件对文献进行计量学分析,对关键词进行提取,并进行聚类分析,绘制可视化图谱,对研究现状、热点 进行可视化展示。结果:共纳入相关文献 3 2 2 篇,发文量呈逐年上升趋势,研究热点主要集中在物联网在急诊监 护中的应用、物联网先进技术在医疗服务中的应用、物联网技术在建筑环境检测中的应用和物联网技术在慢性疾 病护理中的应用。结论:物联网在慢性疾病中的应用研究热点已形成,我国应借鉴国外研究前沿,对物联网在多 种慢性疾病中的应用进行深入研究,探索适合我国国情的信息化慢性疾病管理医疗服务体系。

  • 2021-04-19
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云模式事件混沌关联特征提取的物联网大数据聚类算法

目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题,对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑 不足,聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类,基于开展物联网事件的云模式通用描述模 型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云 模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究,改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、K-means 算法、决 策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数,设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智 能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后,开展实验验证,并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明,相 比传统算法,该算法聚类时间短、误差小,且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此,该算法实现了基于 云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类,具有较高的应用价值。

  • 2021-04-19
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智能、知识与模型

前些日子在一个自动化专业群里,和一位教授产生了争论。教授认为模型可以解决一切智能化相关的问题。对此,我并不是完全赞同:对不了解模型的人,一定要强调模型的重要性;而认识到一定深度,又必须认识到模型的局限性。

  • 2021-04-19
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数字化创新营销助力药企扩大市场声量

在《CIAPH第九届医药健康行业信息化高峰论坛》上,原外资药企互联网总监赵春喜以药企数字化营销为主题,向各位参会嘉宾介绍了药企数字化营销的大背景以及具体的实施方法,他分享到药企在数字化的过程中,应当在整个公司范围内制定一个清晰的目标,依托信息平台系统工具来制定数字战略,同时引入运营管理和学术团队,另外,可以通过SCRM整合内外部资源,形成医药数字化营销产品的整体框架,以持续扩大药企的声量。

  • 2021-04-19
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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