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智慧园区初步设计方案(1)

以5G、物联网、云计算、人工智能、融 合通信、移动互联网等新ICT技术为支 撑,实现集感知、分析、服务、指挥、 监察“五位一体”的政府园区与城市管 理统筹化、智能化新格局。打造最领先的“智慧产业园区”。 智慧运营并与城市管理治理融合支撑园 区服务和产业融合发展。

  • 2023-03-21
  • 阅读475

智慧城市建设总体规划方案

“智慧城市建设总体规划方案”紧紧围绕实现“推动科学跨越,建设生态”战略,打造特色智慧城市总体目标,重点实施“125”智慧发展战略,即全面发展“一大平台,两大体系,五大工程”,结合桃江实际情况,着重从“打破部门条块分割和信息孤岛”出发,促进业务协同,创新城市管理模式,提高城市运行效率,改善城市公共服务水平,全面推进信息化与新型工业化、城镇化、农业现代化同步发展,提升桃江的综合竞争力。 本规划结合现状与需求,在对城市化和信息化现状调研、未来分析的基础上,提出了智慧城市发展的总体思路、发展目标、主要任务、重点工程和保障措施,并重点对智慧城市基础设施、公共平台、应用体系、产业培育等方面进行了规划,力求通过高水平顶层设计、构架设计、制度设计,使规划更具前瞻性、科学性和操作性,形成引领新型智慧城市建设的行动纲领。

  • 2023-03-21
  • 阅读422

永洪科技:2023年高校BI商业智能应用白皮书

目前,我国教育正在由信息化迈向数字化,以提升教育质量、学校运营质量等,实现高等教育高质量发展。数字化已然成为当前我国教育现代化发展的关键创新路径,是建设高质量教育体系的重要战略。高校的数字化转型,并非只是将线下课堂在线化,而是将学校相关的所有工作数字化,实现全场景、全流程的数据应用,将数据深度融合到学校日常教育管理工作的过程中,实现各项工作的精细化、智能化、个性化。

  • 2023-03-21
  • 阅读455
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  • 41页
  • pdf

产业园区智能化规划设计方案

产业园区作为现代化办公、生产、研发,将主要用作业务、行政办公以及生产基地等。在信息知识经济的时代,厂区建设成为具有智能型特征,高科技科研生产基地。产业园区规划以生产、仓储物流为主,围绕厂区数字化管理为中心智能化建设,提供整个厂区安全、舒适的设计理念进行规划建设。在规划设计时,对系统的功能设计力求完备;同时考虑到厂区的实际规模,系统架构上尽量精简,点位数量及设备配置以满足实际使用需求为标准

  • 2023-03-21
  • 阅读485

腾银财智:中国银行业私域客户经营白皮书2023

在零售银行业发展阶段变化、客户需求更迭、监管政策驱动三重背景下,“存量客户深度经营”将成为零售银行业绩增长的新动力。围绕客户经营阵地建设,零售银行应构建“公域流量+准私域流量+核心私域流量”的三层流量体系,其中尤其应关注由“手机银行App+私域生态+客户经理”构建的核心私域流量阵地建设。值得注意的是,手机银行App/私域生态/客户经理三者并非单独割裂,而是相辅相成、紧密联系的,共同构成了有效覆盖零售客户的核心私域一体化循环体系。在以上三者中,私域生态处于起步建设阶段,应成为现阶段零售银行业的建设重点。

  • 2023-03-21
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  • 45页
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人工智能基础数据服务白皮书

人工智能是驱动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,目前中国人工智能产业处于高速增长期,正在加速向各行各业渗透,包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防及自动驾驶等,其中,自动驾驶由于场景的复杂性以及对安全的极高要求,推动了人工智能的迭代演进。德勤科技、传媒和电信行业推出本篇白皮书,着眼人工智能基础数据服务市场发展趋势,重点关注自动驾驶领域应用,分析人工智能基础数据服务行业竞争格局,通过代表性厂商和行业标杆案例,展现行业发展活力和企业优势能力

  • 2023-03-21
  • 阅读483
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星车场:2022汽车经销商私域运营白皮书

疫情三年,车市震荡。2022年收官,国内汽车市场在深度调整中维持着个位数增幅,新能源汽车市场的爆发则揭示了后疫情时代的车市走向。面对产业转型加速,企业与经销商要完成的绝非简单的产品技术革命,而是一次全面的商业模式重构。无论是供应链垂直整合带来的经营启示,还是短视频与直播带来的营销冲击,都充分体现出汽车产业重构中的风险与机会。

  • 2023-03-21
  • 阅读509
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  • 40页
  • pdf

智慧物流园区解决方案

围绕供应链的核心流程逐步建成仓储管理系统(WMS)、运输管理系统(TMS)等实现仓内业务信息化运营管理

  • 2023-03-21
  • 阅读447
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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