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联想智慧医院整体解决方案

“智慧医院”对病人的意义: 第一层次:更加方便快捷 第二层次:全面感知和度量(院内、院外、全生命周期),互联互通,洞察力 第三层次:诊疗行为质的提升,产生新的价值(预防为主、准确度、决策辅助) 第四层次:个性化

  • 2021-05-06
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智能分布式接入网解决方案白皮书

智能分布式接入网解决方案白皮书:为满足家庭和企业场景下,超高清视频、VR/AR应用、AI摄像机、无人机等需求,需要无处不在、无缝覆盖的千兆联接;其次,为满足家庭场景下办公和学习等业务需求、企业场景下安全和可靠性生产的需求,联接网络要能做到确定性体验;第三,网络的规模和复杂性成倍增加,必须引入大数据和AI,实现超自动化。

  • 2021-05-06
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智慧粮库信息化项目建设规划方案书(20190213233407)

粮食是国家的战略物资和应急物资,安全地储存粮食是保证国家安全和稳定的重要基础,粮库的智能化控制和精准管理是实现安全高效储粮的关键。一个健全的智慧粮食系统可以为国家节约粮食,同时可以在保证粮食安全的情况下,减少人力和物力的投入。 该系统从功能上包括远程监控系统、出入库管理系统、 智能通风系统、智能气调系统、自动虫害检测系统、烘干水分在线控制系统、粮库智能安防系统、粮库业务管理系统和智能决策系统以及管理员管理系统等。

  • 2021-04-25
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CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术

为降低长钢轨精调过程中扣件的更换率及长钢轨精调的工作量,研发了可自动启停行走、自动导向、智能精准定位的无砟轨道承轨台检测机器人。在道床板施工完成后,长钢轨铺设前采用无砟轨道承轨台检测机器人对每个承轨台的数据进行测量并转换成线形数据,结合轨道平顺性要求生成每个承轨台位置所需调整的扣件型号,从而形成了一套CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术,并在郑万高速铁路CRTS双块式无砟轨道长钢轨精调工作中推广应用。应用结果表明:采用该智能测量技术可实现长钢轨铺设前对每个承轨台扣件的精准配置和安装,减少了绝缘轨距挡块、轨距挡板和轨下垫板的更换工作量,长钢轨精调的遍数以及标准扣件的浪费。该智能测量技术不仅适用于CRTS双块式无砟轨道承轨台数据的智能测量,而且适用于其承轨台数据的检测和验收,在高速铁路 CRTS 双块式,CRTSⅠ型、CRTSⅡ型、CRTSⅢ型板式无砟轨道和城市轨道交通长钢轨精调、线形数据检测等方面具有广阔的应用前景。

  • 2021-04-25
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2019互联网教育行业政策风向解读

《方案》 中强调要推动职业院校和行业企业形成命运共同体,可预见未来职业教育发展将形成“校企合作,强强联手”的局面,对中小企业而言,如何与大厂建立联系、加强合作成为需要思考的问题。另一方面,校企合作侧重于加强职业教育的实践环节,如何利用在线教育实现职业教育的实践成为在线职业教育发展面临的新难题。

  • 2021-04-25
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2020疫情对中国面板上下游产业链市场供需影响分析行业研究报告

? 显示面板前段制程、上游主要原材料自动化程度较高,假期生产不停机,前段生产影响较小。模组段劳动力需求较高,受假期延 迟,PCB、包材等后段材料供应短缺影响,实际产出有所下降。 ? 代工厂、品牌厂对劳动力需求程度也较高,受交通封锁及隔离要求影响,影响相应产品产能。

  • 2021-04-17
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亿欧智库2019全球半导体芯片创新50

在这份报告里,我们研究了全球半导体芯片市场的格局,并且聚焦在一系列人工智能(Artificial Intelligence)、 数据中心、物联网( Internet of Things)、汽车等细分行业中具有发展潜力的企业。通过对行业趋势的深入分析, 我们发现,私募股权与风险投资(PE/VC)的现状不仅映射着第四次工业革命的图景,更是全球创新画布上浓墨重 彩的一笔

  • 2021-04-17
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研报公用事业行业解码中国碳排数据

碳排放量是指在生产、运输、使用及回收该产品时所产生的平均温室气体排放量。而动态的碳排放量,则是指每单位货品累积排放的温室气体量,同一产品的各个批次之间会有不同的动态碳排放量。

  • 2021-04-16
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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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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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