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中国科学院深圳先进技术研究院新基建战略下的区块链产业变革

数据共享:搭建P2P联盟链网络,使各方平等互认、相互协同工作,打破信息孤岛,实现数据共享; 数据安全:去中心化分布式存储,防篡改特性,共识信任机制,通过哈希算法,非对称加密算法和数字签名等技术保障数据安全; 数据可信:时序数据,时间戳精确到秒,所有数据可逆向追溯,各个环节均可确认,举证与追责; 数据确权:备份在区块链网络上生成的数据均被定义权属关系,在数据流转的过程中保护用户隐私

  • 2021-04-21
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智能建筑发展与设计

科技以人为本,随着科技的发展,计算机技术、控制技术、通讯技术的提高以及在各行业的应用,发展智能建筑顺理成章。所谓智能建筑,是指通过将建筑物的结构、设备、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合,从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。

  • 2021-04-21
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互联网大数据下的征信发展

传统征信由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。传统征信兴起于国外,在美国,以1933年成立的邓白氏公司为代表,在我国主要是以中央人民银行征信系统为代表,是目前我国乃至全球范围内普遍存在的征信业态。

  • 2021-04-23
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深圳市新型智慧城市建设总体方案

按照党的十九大关于建设网络强国、数字中国、智慧社会的战略部署,紧紧围绕深圳现代化国际化创新型城市发展定位,以提升民生服务和城市治理能力为重点,以体制机制创新为保障,坚持全市“一盘棋”“一体化”建设原则,强力推动新型智慧城市建设,到2020年,实现“六个一”发展目标,即“一图全面感知、一号走遍深圳、一键可知全局、一体运行联动、一站创新创业、一屏智享生活”,建成国家新型智慧城市标杆市,达到世界一流水平。

  • 2021-04-23
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互联网与物联网发展趋势展望

财富的创造和消亡取决于新的计算产品发展周期-我们现在已经进入移动互联网周期的早期阶段,这是过去的50年来的第5个发展周期。移动互联网的发展速度快于桌面互联网,并且其规模将大得超乎多数人的想象,因为它代表着5大趋势的融合。

  • 2021-04-23
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基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案

随着我国经济的不断发展,出现了经济结构性减速,由此带来的经济下行压力成为发展面临的难题之一,而应对经济下行压力的关键要素之一就是搞活小微企业。小微企业是中国经济的支柱与基石之一,但融资问题已经成为制约小微企业生存和发展的致命问题。互联网技术的不断发展和区块链技术的兴起,为解决小微企业融资问题提供了新的思路。本文阐述了小微企业融资的现状,并结合实例提出运用区块链技术解决小微企业融资问题,为优化小微企业融资环境提供新思路。

  • 2021-04-18
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基于城市交通监控大数据的行程时间估计

随着智慧交通的发展,越来越多的监控摄像头被安装在城市道路路口,这使得利用城市交通监控大数据进行车辆行程时间估计和路径查询成为可能。针对城市出行的行程时间估计问题,提出一种基于城市交通监控大数据的行程时间估计方法UTSD。首先,将交通监控摄像头映射到城市路网,并根据交通监控数据记录构建有向加权的城市路网图;然后,针对行程时间估计,构建时空索引和反向索引结构,时空索引用于快速检索所有车辆的摄像头记录,反向索引用于快速获取每辆车辆的行程时间和经过的摄像头轨迹,这两个索引大大提升了数据查询和行程时间估计的效率;最后,基于构建的索引,给出一种有效的行程时间估计和路径查询方法,根据出发时间、出发地和目的地,在时空索引结构上匹配出发地与目的地共有的车辆,再利用反向索引,快速获得行程时间估计与车辆路线。使用某省会城市的真实交通监控大数据进行实验评估,所提方法UTSD的准确率比基于有向图的Dijkstra最短路径算法和百度算法分别提高了65.02%和40.94%,且UTSD在以7天监控数据作为历史数据的情况下,平均查询时间低于0.3 s,验证了所提方法的有效性和高效性。

  • 2021-04-19
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阿里巴巴数据中台体系架构

传统的IT是成本中心,而有了数据后,就可能成为价值中心,这个价值体现在:在管理上可以提供决策支持,在生产上可以提供与管理匹配的智能工具,也就是提升生产关系和生产力的适配能力。

  • 2021-03-19
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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