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前端开发规范手册

为提高团队协作效率, 便于后台人员添加功能及前端后期优化维护, 输出高质量的文档, 特制订此文档. 本规范文档一经确认, 前端开发人员必须按本文档规范进行前台页面开发. 本文档如有不对或者不合适的地方请及时提出, 经讨论决定后可以更改此文档.

  • 2021-06-17
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2020年5G毫米波技术白皮书

5G毫米波使用更高的频率,实现更快的速率,具备更强的业务能力,能够真正实现5G最初的全部承诺,达成5G最初的全部愿景,当仁不让地成为了5G下一阶段部署的关键候选技术。然而,目前5G毫米波的优势还没有深入人心,产业链还没有真正全面开花,应用场景还是“养在深闺人未识”

  • 2021-04-21
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智慧养老建筑体系中的AI技术研究与应用

老龄化日益严峻,智慧养老成为解决养老问题的新型模式,而人工智能近年来的快速发展 为智慧养老及承担养老服务的建筑提供了新的发展思路。从人工智能的主要技术及智慧养老的研 究现状入手,对人工智能在智慧养老领域的研究和应用进行了梳理总结。结果表明,人工智能在智 慧养老中的研究主要包括智能家居、医疗保健和智能养老机器人 3 个方面。本文提出了将建筑与 养老服务结合成为智慧养老建筑体系进行研究,分析了人工智能与该体系结合研究的发展前景,指 出了智慧养老建筑体系将实现从感性到理性、从独立到交叉的跨越,以期探索未来面向智慧养老的 人工智能之路

  • 2021-04-24
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以PPP模式助力解决中国城市停车问题——以赣州市为例

随着我国城市停车问题日益突出,部分城市开始采用PPP模式推动城市停车场的投资、建设与运营管理,充分发挥社会资本优势并取得较好效果。文章以赣州市中心城区公共停车场建设PPP项目为例,通过分析项目运作情况与梳理实际运营经验,总结出应优化商业条件,注重政策落实;做好前期设计规划,奠定运营基础;深挖“停车场+”模式,提高停车场非主营业务收入;智慧化建设,节约人力成本,以期为更好的发挥PPP模式优势、提升城市静态交通建设与管理水平提供借鉴与参考。

  • 2021-04-18
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一种多重冗余的工业物联网智能产线安全通信模型设计

工业物联网传统的单路传输方式无法有效保证信息传递的机密性与完整性,在通信过程中容易发生信息传输错误进 而产生安全风险. 本文针对工业物联网环境下智能化生产线设备间感知信息的安全通信需求,构建了一种多重冗余的工业物联 网智能产线安全通信模型,提出了一种工业物联网辅助路径多重冗余传输方法,有效防止因通信节点失效而造成数据传输失 败,降低了初始通信数据被整体捕获的概率,提高了通信的安全性. 此外,针对安全通信模型由于特殊因素造成通信数据周期性 丢失的特殊情况,本文进一步提出了一种智能产线通信缺失数据预测方法. 该方法对于 25 个周期温度预测目标的多周期预测 结果误差控制在 0. 15℃之内,在安全通信模型失效的特殊情况下有效预测填充了连续周期缺失通信数据,满足了工业物联网 智能产线对于通信数据的完整性要求.

  • 2021-04-19
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动态交通信息建立文明有序交通环境

以信息为基础,提高交通信息的社会公众服务水平,是智能交通系统发展和建设的重要内容,也是有效缓解交通拥堵、保障畅通的重要手段。 北京市公安局公安交通管理局在北京市道路交通现代化建设中,非常重视基础信息的采集和交通诱导信息发布,近年先后建设实施了北京快速路交通流动态信息检测系统、交通诱导信息室外显示系统等科技工程,形成了在规模和水平上均居于国内领先、达到国际先进的交通信息采集、处理、发布系统。北京四通智能交通系统集成有限公司作为智能交通系统和显示技术领域的专业化公司,具体参与和负责了上述系统的建设实施。 北京四通智能交通系统集成有限公司以显示领域的技术优势和交通领域的专业基础,多年从事交通信息服务系统建设的实践,先后完成了二十多个机场候机楼的航班动态信息显示系统FIDS)、十几个铁路客运自动化及旅客引导系统,实施了北京市交通诱导信息室外显示系统、北京市环路交通流实时检测系统、北京西单地区停车诱导系统等多个交通信息服务系统工程,在智能交通系统信息采集、处理/分析、发布系统、交通信息发布服务、LED显示等方面积极开展研究

  • 2021-04-16
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大数据服务平台架构方案

大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成: 一、业务应用:其实指的是数据采集,你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单,通过网页、App就可以收集到数据。

  • 2021-04-09
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数据湖技术IceBerg如何解决腾讯看点业务痛点

数据湖简介: 主要思想:对所有数据统一存储,通过计算能够生成符合要求的各种数据。 物理实现:数据存储平台。 实现方式:通常基于Hadoop生态,但不仅限于Hadoop。 粗暴理解:数据仓库Hive

  • 2021-03-25
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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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