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“项目管理+智慧工地”解决方案

“智慧工地”是“智慧城市”和“互联网+”理念在建设工程领域的行业具体体现,它是一种崭新的工程现场一体化管理模式,是互联网+与传统建筑行业的深度融合。“智慧工地”充分利用移动互联、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式和管理模式,提高生产效率、管理效率和决策能力等,实现施工现场的数字化、精细化、智慧化管理。

  • 2021-10-21
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北京市政务服务领域区块链应用创新蓝皮书

蓝皮书从“新基建”、数字政府建设、推进国家治理体系和治理能力现代化等角度,肯定了北京市政务服务领域区块链建设的必要性、可行性和重要价值。由于其技术内生的信任机制,区块链是“新基建”中的“可信”信息基础设施,在新一代融合信息技术中发挥着关键作用。大力推进政务服务领域区块链应用,有利于进一步提高政务服务数据共享和业务协同效率、促进“可编程政务”发展,有利于推进“互联网+政务服务”、助力政府数字化转型,有利于创新政府管理方式、构建新型社会治理体系。

  • 2021-06-29
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滑坡次声信号简正波模型的匹配场超前定位算法_赵久彬

滑坡灾害发生前夕,滑体内的局部岩土体发生爆裂、摩擦和断裂等破坏会产生次声波向外传播,基于次声信号的超前定位成为滑坡监测预警的关键技术。将波动方程通过傅里叶变换到亥姆霍兹方程,利用汉克尔变换得到波动方程的核函数,建立了基于简正波的地质声场模型,仿真分析了土层与空气、土层与岩层之间反射折射关系;提出滑坡次声信号的简正波模型匹配场超前定位算法,将垂直接收阵的测量次声信号与传播模型的拷贝次声信号进行相关匹配计算,搜索计算得到模糊函数最大值处的坐标定位为声源点,并采用12元垂直接收阵仿真分析3种匹配场算法性能,发现可变系数似然匹配场算法具有旁瓣小、定位准确的优点,可应用于滑坡定位技术;将垂直接收阵置于空气层中、土层中不同位置发现,土层中的垂直阵能够精确定位,而空气中误差较大;并将该算法应用于滑坡超前定位,定位了滑体的局部破坏位置和预测滑移线。该算法为滑坡超前定位技术提供了新的思路。

  • 2021-04-22
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智能楼宇

智能楼宇就是通过通信网络系统将此5个系统进行有机的综合,集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合,使建筑物具有了安全、便利、高效、节能的特点。智能楼宇是一个边沿性交叉性的学科,涉及计算机技术、自动控制、通讯技术、建筑技术等,并且有越来越多的新技术在智能楼宇中应用

  • 2021-04-18
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古镇街区智慧旅游平台建设方案

目前,随着信息技术和知识经济的发展,用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业,正在成为新时期旅游业发展的新趋势。新型科学技术不仅创造出大量新的旅游业态和新的旅游需求,引导新的旅游消费,还将极大地推动服务方式创新和商业模式创新。 我们提出的智慧旅游平台(SMART TOUR PLATFORM,以下简称STP)是以智能化、信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新,将推动南长街旅游业转型升级。特别是正在推行的“三网融合”,将促进不同网络之间的信息兼容,实现网络资源的共享,这将在很大程度上改变传统的旅游消费方式、旅游经营方式和旅游管理方式,将推动旅游业向现代服务业的运行模式发展,推动旅游业转型升级。

  • 2021-02-17
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大数据分析课件

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。

  • 2021-04-25
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基于GPRS的电网断路器状态监测无线节点设计和实现

随着经济和社会的发展,人们对电力的要求越来越高,电力系统的安全生产和稳定运行也越来越重要。电力系统的稳定运行主要依赖于变配电网的可靠运行,随着电网的逐步完善,变配电网的管理水平也不断提高,已经逐步实现配电网自动化系统,其功能为数据的采集和监控、事故报警、故障定位、故障隔离、供电恢复以及与外部系统的连接等"。

  • 2021-04-21
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中国联通2020中国智慧文旅5G应用白皮书

2020 年伊始,一场突如其来的新冠肺炎疫情给蓬勃发展的中国经济蒙上了一层阴影,以文旅为代表的服务业首当其冲,遭受重创。据国家统计局 4 月 17 日公布的数据显示,2020 年一季度中国国内生产总值为 206504 亿元,按可比价格计算,同比下降 6.8%,其中第三产业同比下降 5.2%。在全国除港澳台之外的 31 个省、自治区、直辖市中,一季度只有西藏实现逆势增长 1%,但其旅游业同样下滑明显:游客同比下降 63.8%,旅游总收入同比下降 78.2%。

  • 2021-03-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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