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商办地产O2O市场专题报告

O 2 O 模式已从早期的高频次、低价格的领域范围逐步向低频次、高价格领域渗透在“ 互联网+ ” 时代, 无论是传统地产巨头还是新兴的互联网公司, 针对“ 互联网+ 地产” 的市场竞争已经开始涌现。

  • 2021-04-18
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微软及微软物联网解决方案介绍

本系统采用云计算与大数据技术、物联网远程监控技术,实现工业化物物互联。由于站点多、数据量大等因素,本系统设计过程中采用目前最先进的技术实现。设计原则遵循分布式,模块化,安全性、稳定性、可靠性、可扩展性、灵活性、人机界面友好性原则,在大数据处理、响应时间等方面做到极致优化,做到完美的用户体验。

  • 2021-04-20
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政策工具视角下城市水系统全周期管理策略研究

我国城市水系统管理职能条块分割、规划协调不足、精细程度不够等现象突出。“全周期管理”可以从全要素、全过程、全场景等角度,以系统化思维解决城市水系统综合管理,增强城市水系统韧性和弹性。基于政策工具视角建立了包含战略面、供给面、需求面、环境面和评估面政策的城市水系统全周期管理整体性框架,并从机构统筹、规划引领、智慧监管等方面提出实施机制建议,为实现城市水系统的全要素管控、全流程监督、跨区域协同、分层次治理提供理论依据。

  • 2021-04-25
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迈向韧性城市的十个步骤

韧性城市是应对“黑天鹅式风险”的必然选择,其韧性体现在结构韧性、过程韧性和系统韧性3个层面。城市的新不确定性来源可概括为极端气候、科技革命、冠状病毒和突发袭击4个方面。建设韧性城市需要10个步骤完成:一是转变思想观念;二是创新设计研究机构;三是制定治理方案,列入5年计划;四是编制生命线工程分组团化改造方案;五是在每个社区、每个组团补充原来没有的微循环;六是利用信息技术来协调各个组团和组团内的微循环设施;七是改造老旧小区,补足社区的单元短板;八是新建和改造公共建筑均考虑“平疫结合”“平灾结合”;九是在超大规模城市的周边布局建设“反磁力”的“微中心”;十是深化网格式管理智慧城市建设。

  • 2021-04-25
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智慧城市建设规划方案

随着国家智慧城市标准体系逐步完善,也将规范和推动国内智慧城市的健康发展。一些城市将智慧城市建设当做数字城市的新包装,一些城市被企业营销牵着鼻子走,国内智慧城市虚火过旺和盲目贴标签的行为也广为诟病。国家智慧城市试点工作将在探索和指标体系的实施过程中,对国内智慧城市建设存在的诸多误区和认识进行矫正和澄清。必须认识到,智慧城市引领的新型城市化是对传统城市发展的扬弃,它是低碳、智慧、幸福及可持续发展的城市化,是以人为本、质量提升和智慧发展的城市化。推动智慧城市有两个重要的驱动力,一是以物联网、云计算、移动互联网为代表的新一代信息技术,二是知识社会环境下逐步孕育的开放的城市创新生态。前者是技术创新层面的技术因素,后者是社会创新层面的社会经济因素。由此可以看出创新在智慧城市发展中的驱动作用。

  • 2021-03-22
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污水处理厂设备安装施工技术方案

污水处理生产构筑物包括有:粗格栅进水泵房、细格栅及曝气沉砂池、A-A/O生物池、鼓风机房、二次沉淀池污泥泵房、紫外消毒渠、厂内高位井及排海泵房。 污泥处理生产构筑物包括有:储泥池、污泥浓缩脱水车间。

  • 2021-03-23
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多视角点绘6G蓝图

信息技术革新推动着社会经济加速发展。预计到 2030 年,大量的独立智能体和虚拟空间将逐渐成为人类生活和生产的要素。智能体与人以及智能体之间的交互协作,虚拟空间之间以及与物理空间之间的交互融合,将对移动通信网络提出更高速率、更确定性时延、更高定位精度、更强大计算能力和更强智能等诸多挑战性需求。日益增长的信息处理需求推动着 5G 进一步演进。全球目光开始聚焦 6G。

  • 2021-03-28
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“互联网+行业”个人信息保护研究报告

在“互联网+”新形势的推动下,互联网加速向传统产业渗透,互联网与各行各业实现融合式发展,给人们的工作和生活带来了极大的便利。形成了以互联网等新一代信息技术为基础设施和实现工具的经济发展新形态。

  • 2021-03-21
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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