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数据中心机房建设与规范

使各参建单位熟悉设计图纸,了解工程特点和设计意图,找出需要解决的技术难题,并制定解决方案﹔解决图纸中存在的问题,减少图纸的差错,将图纸中的质量隐患消灭在萌芽之中。

  • 2021-06-26
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大数据与网络舆情分析

所有真实用户都不独立存在,紧密的社交圈在帮助用户产生数据。社交大数据的内部爆炸可以为任意分析提供充足的数据支撑。

  • 2021-06-24
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地理信息产业大数据调研报告

地理信息产业是 21世纪的朝阳产业,属于高新技术产业,以现代测绘技术、信息技术为基础,结合计算机技术、通信技术和网络技术形成的综合性产业。具体包括空间地理科学技术、信息科学技术、航天航空科学技术,是遥感技术、地理信息系统、卫星定位系统与测量技术应用的产业化结果,是国民经济信息的重要组成部分。

  • 2021-06-25
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政府大数据治理体系下的实践研究_——基于上海、北京、深圳的比较分析

[目的/意义]随着政府大数据体量增加,数据治理不足是其价值实现的突出问题,研究政府大数据治理体 系和实践,对于提高大数据应用水平和效率,促进社会智能化发展至关重要。[方法/过程]基于国内外大数据治理 研究成果,构建了由组织结构、规则标准、技术支持三个关键域组成的政府大数据治理体系;并借助Nvivo 11 Plus 质性分析工具,对上海、北京、深圳三个城市的43份大数据治理相关政策文本进行编码,与治理体系构成要素进 行映射分析。[结果/结论]编码结果支持和解释了政府大数据治理体系关键域及其构成要素,同时,尽管政府大数 据治理体系关键域相同,但从政策层面看,政府大数据治理实践存在不同的侧重点和针对性特征,对指导我国政 府大数据治理有一定的借鉴意义。

  • 2021-06-22
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车联网商用加速,构筑智能驾驶未来

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域,是5G垂直应用落地的重点方向。 车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。 在5G和人工智能赋能下,随着国家对车联网行业政策支持加大,试点示范区井喷,我们预计在商用车的T-Box及高速公路&城市交叉路口的RSU部署将率先受益,相关上市公司包括锐明技术、鸿泉物联、虹软科技、千方科技、金溢科技、万集科技等。 RSU路测部署有望提升汽车前装车载终端渗透率上升,同时RSU市场参与者与OBU市场高度重叠,目前市场主要玩家包括华为、大唐、千方、金溢等均推出了V2X的RSU和OBU设备,未来通信设备商(华为、大唐)、运营商、传统ETC厂商(金溢、万集)、交通集成商(千方)、车路协同创业企业(星云互联)等将长期共存。 在5G与V2X深度融合过程中,边缘计算成为帮助车路协同的重要基础,MEC网络建设将迎来大规模服务器等硬件部署。

  • 2021-06-25
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智慧运营场景下电信佣金规则模板化配置的设计与实现

针对传统佣金规则配置存在的瓶颈和弊端,经过对佣金政策进行分解、抽象和模块化,提炼出佣金规则模板,给出了佣金规则模板化配置的解决方案:由 IT 部门负责封装和维护结算因子,业务部门可以轻松完成佣金规则配置与发布;借助 Dubbo 框架,设计了系统的配置流程和功能模块,给出了系统的实现方案;重点介绍了因子封装与应用方法,并实例说明了规则配置业务化封装的设计与实现过程.业务化封装的规则配置功能的实现对进一步提高电信智慧运营中的 IT 支撑效率具有重要的指导借鉴意义和应用参考价值.

  • 2021-06-22
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智慧教育大数据云平台解决方案

采用开放式架构,为现有及新建应用提供标准化接口,只要符合接口,即可实现即插即拔,共享基础数据,整合后数字校园将汇聚教育办公、管理、资源等各类教育信息化应用,各角色用户可按需选用。同时可以实现与国家数字教育智慧教育大数据云平台的对接。

  • 2021-06-23
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大数据处理引擎资料

就大数据集而言,对典型的迭代机器学习、图计算等应用,Spark版本比基于MapReduce、Hive和Pregel的实现快上十倍到百倍。其中内存计算、数据本地性(locality)和传输优化、调度优化等该居首功。

  • 2021-06-23
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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