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智慧校园建设方案(38页 PPT)

有效发挥校园教育数据的价值,为教师教学、学生学习提供数据依据,为学校的教育管理决策提供可靠的数据支撑。

  • 2023-11-23
  • 阅读184
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智慧人大信息化建设解决方案

中国联通全面整合集团内外部优势资源与能力,充分发挥网络资源、运营支撑体系及人员优势,聚焦“云、管、端安全产品+安全服务”,全面构建专业化、差异化、一体化的信息安全综合服务能力,为践行“网络强国战略”提供有力保障。

  • 2023-09-28
  • 阅读236

电容式导电液体液位传感器

在工业自动化生产过程中,为了实现安全快速有效优质的生产,经常需要对液位进行测量,继而进行自动调节、智能控制使生产结果更趋完善。 通常进行液位测量的方法有二十多种,分为直接法和间接法。直接液位测量法是以直观的方法检测液位的变化情况,如玻璃管或玻璃板法。然而随着工业自动化规模的不断扩大,因其方法原始、就地指示、精度低等逐渐被间接测量方法取代。目前国外工业生产中普遍采用间接的液位测量方法,如浮子式、液压式.电容法、超声波法、磁致伸缩式、光纤等。其中电容式液位测量价格低廉、结构简单,是间接测量方法中最常用的方法之一。

  • 2023-09-28
  • 阅读820

电网规划设计解决方案

电网规划又称输电系统规划,以负荷预测和电源规划为基础。电网规划确定在何时、何地投建何种类型的输电线路及其回路数,以达到规划周期内所需要的输电能力,在满足各项技术指标的前提下使输电系统的费用最小。一个优秀的电网规划必须以坚实的前提工作为基础,包括收集整理系统的电力符合质料,当地的社会经济发展状况,电源点和输电线路方面的原始质料等。本文主要介绍了电网规划的内容、应具备的条件,电压等级选择及选择的原则,电网规划中的方案形成、方案校验及架空送电线路导线截面及输电能力。

  • 2023-09-28
  • 阅读326

智慧停车建设初步方案

整合相关领域的先进技术,基于物联网技术的智能道路停车系统,打造智能化道路停车系统及流程,可对车辆实施停车监督、诱导管理和详细的拒付车辆管理;使政府及管理者能够实时掌握城市道路停车的详细动态;灵活的收费标准管理和丰富的报表分析统计以及强大的数据交换管理让管理更灵活;而便捷的第三方支付,拓宽支付渠道,规避传统管理方式下“跑冒滴漏”等问题。

  • 2024-02-19
  • 阅读231

智慧养老综合管理解决方案

开展智慧健康养老应用试点示范工作。指导和推动各地到2022年底前力争所有街道至少建有一个综合功能的养老服务机构,在社区广泛发展嵌入式、小型化养老服务机构,开展全托、日托、上门服务、运营家庭养老床位等服务,基本实现社区养老服务全覆盖。

  • 2024-02-19
  • 阅读216

2024爱分析·大模型安全流通平台市场厂商评估报告:揽睿星舟

2024爱分析·大模型安全流通平台市场厂商评估报告:揽睿星舟,2024爱分析·大模型安全流通平台市场厂商评估报告:揽睿星舟

  • 2024-02-18
  • 阅读195
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  • 22页
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2024年电池策略报告:产能和库存周期触底,价值成长配置正当时 国金证券-汽车及汽车零部件行业

电池作为周期成长赛道,需求增速、产能和库存周期是产业链基本面的核心影响因素。今年以来,产能利用率和库存均触底。我们认为,影响电池产业链基本面兑现的核心因素,逐步从价过渡到量。当前股价的核心矛盾,是市场对明年行业终端增速的担忧,目前市场对于电池出货量增长的预期,显著低于零部件和整车,估值也显著折价。

  • 2024-02-18
  • 阅读227
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  • 41页
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竞争对手分析

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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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