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人工智能无人值守停车场管理系统AI技术方案

AI人工智能无人值守停车场管理系统,LCD屏的高速车牌识别道闸一体机,既可扫码付,0.6秒高速道闸,快速通行。AI人工智能基于GPU, 速度比现在的CPU快几百上千倍, 通过对停车场海量的车辆进出图片做深度学习,就可以实现对车牌、车型、车标、车脸、车窗等特征的精准识别, 对有牌车、无牌车的识别准确率无限接近100%, 避免人工干预;车主通过扫码付等移动支付方便的完成自助缴费,从而实现停车场的无人值守。

  • 2021-02-13
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智慧矿山-安全风险分级管控系统解决方案

安全风险分级管控工作采用信息化管理手段,实现对安全风险记录、跟踪、统计、分析、上报等全过程的信息化管理,最终实现“风险的辨识与评估→生产系统控制和岗位行为控制→培训、检查及考核提升”的闭环模式。安全风险分级管控工作是当前煤矿安全管理的重点工作,是隐患排查治理的前提和基础(核心关系),通过强化安全风险分级管控,健全完善安全预防控制体系,全面提升煤矿安全生产综合治理能力,从源头上消除、降低或控制相关风险,进而降低事故发生的可能性和后果的严重性,有效遏制各类煤矿生产安全事故。以安全风险辨识和分级管控为基础,以隐患排查和治理为手段,把风险控制挺在隐患前面,从源头系统识别风险、控制风险,构建形成点、线、面有机结合,持续改进的安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防性工作机制,推进事故预防工作科学化、智能化,切实提高防范和遏制重特大事故的能力和水平。

  • 2021-02-13
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大数据构建的赋分评价模型与功能区识别研究_贾斐雪

针对如何解决各类兴趣点(POI)的用地面积差异并精确地识别功能区等问题,该文构建了一种新的功能区识别模型。使用网上调查的各类POI的面积数据等,对各类POI的面积大小所处的区间进行赋值,整理出各类POI的面积评分表,并通过对各类POI进行核密度分析得到每个兴趣点的核密度值。通过构建面积评分与核密度值二级赋分评价模型,增加了POI数据的可用性,实现快速获取城市空间结构。经过精度检验,Kappa系数为0.76,功能区识别精度较高。研究结果可用于区位熵指数、土地利用混合度、平均最邻近距离与标准差椭圆等分析,有利于规划人员掌握城市空间结构与进行科学决策。

  • 2021-06-18
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国家标准:数据治理规范

国家标准:数据治理规范

  • 2021-04-28
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AIIA人工智能助力新冠疫情防控调研报告

新冠肺炎疫情发生以来,以习近平同志为核心的党中央 把人民群众生命安全和身体健康放在第一位,提出了坚定信 心、同舟共济、科学防治、精准施策的总要求。习近平总书 记指出,“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术, 在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更 好发挥支撑作用。

  • 2021-04-14
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基于云原生的大数据实时分析方案实践

大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。

  • 2021-03-20
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医疗垃圾解决方案

医疗垃圾属于危险废弃品,含有大量有害病原体、有毒有害的化学污染物及放射性污染 物等有害物质,因而具有极大的危险性,我国早已将其列为头号危险垃圾。针对医疗垃圾, 我国卫生部明确规定过,医院里的医疗垃圾必须封闭储存、定点存放、专人运输,医疗垃圾 必须进行焚烧处理,以确保杀菌和避免环境污染,不允许以任何形式回收和再利用。医疗垃 圾的处置及医疗、城建、环保、科研等多个部门,需要各个环节加强协作,加大监管。 以 RFID 技术结合 GPS 技术、GPRS 技术实现可视化医疗垃圾运输管理和实时定位为基 础的高速、高效的信息网络平台和 EDI 等为骨干技术的医疗垃圾 RFID 监控系统,将为环保 部门实现医疗垃圾处理过程的全程监管提供了基础的信息支持和保障。 医疗垃圾 RFID 跟踪处理系统实现整个医疗垃圾全程监管力度,提高医疗垃圾的信息管 理能力,最大限度地保障人民的生命健康安全

  • 2021-02-14
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重点场所疫情联防联控平台解决方案

针对目前新型冠状病毒传播能力强、潜伏周期长、易感人群广、应对时间紧迫等特点,充分利用人工智能、增强现实、云计算大数据等先进技术,依托红外监测设备和电子围栏设备的优势资源,遵循简化前端、多维感知、云端协同、智能预警、联网联控五大原则,打造重点场所疫情联防联控平台,提高病毒智能化预防水平,实现分建共享联网联控,全面提升各级政府主动防控能力。

  • 2021-02-16
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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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