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体育馆智能化系统规划方案

智能建筑的概念 是指通过将建筑物的结构、系统、服务和管理四个基本要素以及它们之间的内在关联进行最优化组合,来提供一个投资合适的、具有高效、舒适、便利的环境的建筑物。

  • 2023-03-16
  • 阅读454

智慧高速解决方案

各级交通管理部门早在2013年就提出了相关规划实施的要求,对智慧高速的总体构架、建设内容、技术标准等全面阐述,指明了方向。 信息化技术的进步也保证了我们智慧目标的达成,AI技术、物联网技术、大数据技术、通讯技术等。

  • 2023-03-16
  • 阅读459

分布式数据库核心技术发展趋势

在数据库系统中通常用事务来保证数据的一致性和完整性。在分布式系统中,数据一致性往往指的是由于数据的复制,不同数据节点中的数据内容是否完整并且相同。

  • 2023-03-16
  • 阅读222
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  • 29页
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打造非对称优势,掌握科技竞争主动权

党的十八大以来,习近平总书记多次提出科技创新要重视打造非对称优势。2013年,他在听取科技部汇报时指出,我们科技总体上与发达国家比有差距,要采取“非对称”赶超战略,发挥自己的优势,特别是到二〇五〇年都不可能赶上的核心技术领域,要研究“非对称”性赶超措施,在国际上,没有核心技术的优势就没有政治上的强势。

  • 2023-04-02
  • 阅读459
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  • 6页
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智慧物业管理信息化解决方案

从前期的[资产运营]到后期的[物业管理],[企业内部管理]延伸至C端客户的[智慧社区,以及与智能硬件的[物联网],实现全业务q盖、关联业务全打通

  • 2023-04-20
  • 阅读378
  • 下载0

智慧体育会展中心智能化系统深化设计方案(166页 WORD)

随着我国体育运动的蓬勃发展,对各种体育场馆设施的智能化要求逐步提高。体育馆智能化系统是现代化大型体育馆的大脑和神经,是体育赛事顺利进行的重要保证。 完备的智能化系统一方面可以使体育赛事更加公正、准确,裁判员的工作效率大大提高,另一方面,可提高体育比赛的观赏程度,增加体育场馆及体育比赛的社会效益。 因此体育馆的智能化系统对提高体育馆的现代化水平、承接大型国际比赛、提高体育比赛办赛能力和运动员的比赛成绩、以及满足观众的观赏要求都有重要的意义。

  • 2023-04-20
  • 阅读409
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AIGC生成式人工智能产业全梳理-国信证券-2023.3.28-80页

人工智能作为第四次科技革命,已经进入2.0时代。人工智能概念于1956年被提出,A1产业的第一轮爆发源自2012年,2012AlexNet模型问世开启了CNN在图像识别的应用,2015年机器识别图像的准确率首次超过人(错误率低于4%),开启了计算机视觉技术在各行各业的应用。但是,人工智能1.0时代面临着模型碎片化,A1泛化能力不足等问题。2017年Gogle Brain团队提出Transformer架构,莫定了大模型领域的主流算法基础,从2018年开始大模型迅速流行,2018年谷歌团队的模型参数首次过亿,到2022年模型参数达到5400亿,模型参数呈现指数级增长,“预训练+微调”的大模型有效解决了1.0时代A1泛化能力不足的问题。新一代A技术有望开始全新一轮的技术创新周期。

  • 2023-04-04
  • 阅读302
  • 下载0

智慧社区综合管理运营解决方案

基于互联网、物联网、AI智能等技术,通过社区平台及移动应用实现社区服务线上化及自助化,实现社区跨区域集中管理及移动化办公

  • 2023-04-04
  • 阅读272
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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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