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智能建筑智慧楼宇大数据一体化管理平台建设方案

可视化大屏显示。轻松实现大屏监控,满足各种大屏可视化应用场景! 领导驾驶舱。将关键的业务指标放在一个统一的界面中呈现给决策者,并可以实现统计图的钻取、切片等操作,直观的展现个性的视角,全方位支撑领导决策。 3D可视化分析。3D可视化图形展示,支持通用建模,并内置了多个3D场景;在3D场景上可实现钻取、联动、轮播、旋转、3D漫游等功能。

  • 2021-07-14
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大数据标准化白皮书(2020版)

白皮书指出,大数据是新时代最重要的“数字金矿”,是全球数字经济发展的核心动能。我国拥有海量的数据资源和丰富的应用场景,具备大数据发展的先天优势。随着国家政策的日渐完善以及扶持力度的不断增强,我国大数据技术、产业得到长足发展。国内骨干企业已经具备自主开发建设和运维大规模大数据平台的能力,一批新产品、新服务、新模式陆续出现,大数据生态体系逐渐完善。

  • 2021-06-23
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电网企业_大后台 强前端__工程数字化审计应用研究

本文对电网企业工程数字化审计进行了探索,在“后台”通过多个系统数据库支撑构建的多维审计模型监测电网工程建设情况,在“前端”通过可视化辅助分析工具形成数字化 审计分析场景,以丰富的数据和图形化方式直观展示和分析电网工程建设领域存在的问题和风险,以提高电网建设水平。

  • 2021-06-16
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电力行业商业智能解决方案v01

电力行业是关系到国计民生的基础性行业;具有公用事业和自然垄断的双重特征;全球电力改革都已打破垄断、引入竞争,提升服务为目标;中国电力行业自20世纪90年代实行改革以来,已经实现政企分开,厂网分离,并逐步打破垄断,引入了竞争;

  • 2021-06-08
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基于多智能体深度确定策略梯度算法的有功_无功协调调度模型_赵冬梅

实现有功-无功协调调度是促成“未来一体化大电网调控系统”建设中的关键一环。为解决调度中存在反复调节、难以协调冲突等问题,采用多智能体技术,智能组织多种有功调控资源和无功调控资源,建立电网有功-无功协调调度模型;为解决电力系统环境在多智能体探索过程中出现的不稳定问题,采用多智能体深度确定策略梯度算法,设计适用于有功-无功协调调度模型的电力系统多智能体环境,构造智能体状态、动作和奖励函数。通过算例仿真和对比分析,验证所提模型及算法的有效性。

  • 2021-04-29
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国产CPU深度研究报告110页

国产CPU深度研究报告110页

  • 2021-04-25
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2020年光伏组件设备行业研究报告

2020年,龙头企业发布的组件扩产计划已高达312GW。未来,随着新产能的招标陆续开展,组件设备需求有望持续释放。根据我们的测算,若每 GW 组件设备投资额为 0.58 亿元,则未来 3 年,组件设备的市场规模可达 255 亿元。

  • 2021-03-30
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华西医院检验科生物安全实施方案

华西医院实验医学科是定点检测2019-nCoV的科室。科室面对突发疫情与不断增多的检测标本,在医院的整体部署下,参考国内外指南及相关证据,结合临床及管理经验,对所有检验岗位进行了具有可操作性的"分层分级"的生物安全管理。本文就检验科生物安全防控问题进行探讨,以期帮助医院检验科在应急情况下对生物安全进行合理化管理,充分利用防护物资做到最大限度的生物安全防护,尽可能减少病毒的院内传播,提高检验效率。

  • 2021-03-20
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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