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阿里大数据解决方案

阿里大数据解决方案作为一站式大数据实践和科研创新平台,为各行业用户提供简单易用的大数据真实环境,让数据价值触手可及。从数据采集、数据加工、数据分析、机器学习以及创新应用等多个方面,用户可以进行全方位的大数据操作,方便用户进行各类大数据实践、科研和创新、大数据比赛等。

  • 2021-04-17
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反应堆关键设备健康监测与故障诊断技术研究进展

反应堆关键设备健康监测与故障诊断技术研究进展

  • 2025-01-25
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物联网空压机数据采集与控制系统设计方案

在工业自动化和智能制造快速发展的背景下,空压机作为关键动力设备,其运行效率和可靠性对整个生产系统至关重要。传统空压机控制系统存在能耗高、监控难、维护成本高等问题,已无法满足现代工业对高效、节能、智能化的要求。基于物联网技术的空压机数据采集与控制系统,通过实时监测和智能控制,可有效提高空压机运行效率,降低能耗,实现预测性维护,提升整体系统的可靠性和经济性。

  • 2025-09-25
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保险行业数字化转型:智慧保险大数据解决方案

基于大数据精准判断,借助快速实现保险意向用户筛选与推荐,人机配合共同实现保险营销稳步增长 全流程智能化 海量语音数据分析 对接保险内部系统,实现AI客户服务全流程自动化

  • 2025-02-05
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  • 36页
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艾瑞咨询:中国人工智能产业研究报告

在人工智能发展历程中 ,2023年必将被载入史册。相比前代AI具备高可用性、高拟人化的预训练大模型跨越技术奇点 ,国内外技术 公司、高校、研究院的语言、图像、视频、音频大模型在2023年以极快的速度相继推出和迭代 ,基于预训练大模型的应用在全球范 围内产生了爆炸式的影响 ,从社会群众到AI从业者 ,对人工智能技术能够带来的生产生活变革 ,都实现了颠覆性的再认识。艾瑞通 过技术本身、应用变体、算力支持、政策监管和国际局势五个维度 ,对2023年AI世界的发展进行全面梳理和俯瞰

  • 2024-10-28
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中新天津生态城:2022年度全域智慧城市白皮书

十四五开局之年,智慧城市在传统以信息化为主的建设模式上进一步转型升级,开始与数字经济的发展深度融合,智慧城市不仅成为城市实现整体数字化转型和智能化发展的重要抓手,更成为实现数字经济发展红利的全民共享的核心载体;另一方面,中国的城市建设不断的在“以人为本”原则下持续的在各领域推动革新,智慧城市建设也把如何将成果最大惠及民生作为最核心的目标。中新天津生态城在智慧城市建设的领域探索多年,成绩斐然。在新一轮城市建设重大转型的浪潮下,生态城汇集2021-2022年在坚持“生态+智慧”双轮驱动发展原则上形成的各领域智慧建设的成果,发布了本年度的智慧城市白皮书,为未来的城市建设者们提供有益的参考。

  • 2023-03-15
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建筑工程施工方案与施工技术交底实例应用手册

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-06-18
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  • 1480页
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城市应急综合管理系统技术方案(163页 WORD)

公共安全应急综合管理系统是实现政府协调指挥各相关部门,处理城市特殊、突发、紧急事件和向公众提供社会紧急救助服务的联合行动系统。为城市构建一张全面的应急预警和处理“安全网”,完善市各级政府对突发公共紧急事件(如流行病、恶性案件、灾害事故)应急反应机制。通过对现有各应急系统的整合与完善,建立统一的应急指挥调度平台,形成智能化的应急网络体系,实现跨地区、跨部门、跨警区以及不同警种之间的统一指挥协调,快速反应、统一应急、联合行动,真正实现社会服务的联动,有效应对突发性公共事件,切实保障人民群众的健康与生命安全,是现代化城市管理的需要,是公共安全应急指挥系统建设的重要内容。

  • 2024-02-20
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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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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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