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战略聚焦机器视觉赋能行业智能制造

为机器植入眼睛和大脑,致力于成为机器视觉与光电领域全球领导者2002 年成立以来,公司一直以光技术创新为基础,长期从事机器视觉及光通信业务,服务多个行业。目前,公司战略聚焦机器视觉业务,是可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件的专业供应商。2022 年 7 月 6 日,公司在上交所科创板成功上市,有利于公司进一步扩大规模,提升核心竞争力。

  • 2023-03-07
  • 阅读162
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  • 33页
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数字政府大数据平台建设总体解决方案(350页)

按照S市大数据中心对市区两级大数据资源平台建设统一标准规范的要求下,以实际需求为导向,搭建XX区大数据资源平台,加快推进与承接S市大数据资源平台的落地数据资源,归集区内各单位公共数据资源,按需实现共享交换,逐步构建形成XX区公共数据汇聚、整合、共享、应用、展示、评价为“六位一体”的大数据资源体系

  • 2023-03-06
  • 阅读439

智慧城市大脑一网统管及领导驾驶舱项设解决方案(85页 PPT)

夯实城市数据资源基础 建设集中汇聚、高度融合、及时更新、切实可用的数据资源中心 完善数据资源“三清单一目录” 推动数据资源汇聚,提高数据质量,提升城市数据综合治理能力

  • 2023-03-13
  • 阅读544
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数字孪生赋能智慧城市大脑建设方案

当前,以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球,物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字李生技术应运而生,从制造业逐步延伸拓展至城市空间,深刻影响着城市规划、建设与发展。

  • 2023-03-13
  • 阅读475

智慧农业示范园区大数据分析平台整体解决方案

培育新农人:十八届三中全全鼓励发展专业合作、股份合作等多种形式的农民合作社,引导规范运行着力加强能力建设。鼓励地方政府和民间出资设立融资性担保公司,为新型农业经营主体提供贷款担保服务。

  • 2023-03-13
  • 阅读467

腾讯数字孪生云白皮书(2022年)

用途在于撰写技术方案、立项汇报、业务调研分析等。 第一部分阐述了数字孪生的发展背景、数字孪生是什么。 第二部分重点分析了数字孪生的技术体系。 第三部分主要描述了数字孪生应用的重点行业和场景。 第四部分重点介绍了腾讯数字孪生云的核心能力、核心技术以及行业产品。第五部分从技术、标准、生态等视角对数字孪生的发展进行了展望。

  • 2023-03-26
  • 阅读275
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  • 55页
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用于极紫外光刻技术的光刻胶材料研究进展_苑景润

光刻是芯片制造的核心步骤,光刻机与光刻胶在光刻过程中是相互依存、缺一不可的。然而,作为与光刻机同等重要的光刻胶得到的关注较少。

  • 2023-02-03
  • 阅读171
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  • 15页
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基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类_蒯宇

目前城市植被分类受特征相近、光谱相似影响导致植被漏分、错分。因此,设计了一种多尺度特征感知网络(MFDN)结合高分辨率无人机可见光影像对城市植被分类。

  • 2023-02-03
  • 阅读163
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  • 19页
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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