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智能化营区建设方案(21页 PPT)

“智能化营区”是一种以物联网、云计算、高性能 信息处理、智能数据挖掘等技术,在营区日常办公、 营区安全、营区生活等多方面应用。 · 智慧化营区建设使得未来的营区管理在系统上朝 着统一系统平台等方面演进,在业务上朝着统一协 作等方面演进成为了可能。它以融合的通信与信息 技术为基础,以营区日常办公和安全为中心,以一 体化的信息管理为保障,以激励营区管理的持续创 新、促进营区现代化建设。

  • 2024-02-06
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数字孪生城市建设指引报告

数字孪生城市(Digital Twin City)正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式,已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市,取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期,面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。

  • 2024-02-01
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数字时代治理现代化研究报告(2023年)——大模型在政务领域应用的实践及前景

我国政务领域大模型应用尚处于起步探索阶段。经梳理统计,国内至少有 56 家大模型厂商在政务领域开展了布局,其中,百度、智谱华章、科大讯飞、商汤科技、中国科学院自动化研究所、阿里云、360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地,政务热线、智能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大模型的快速发展,预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、政务服务提供中,成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需要强化前瞻部署,主动应对新技术变革带来的机遇和挑战,从战略、业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知,加快探索适合我国的政务大模型开发和应用可行路径,加速政府治理现代化。

  • 2024-02-07
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蓝色智谷空调能源站自控系统技术方案

集成系统的总体结构采用标准结构化和模块化体系,既可使不同厂商的设备产品方便快捷的综合在一个平台上,施工快捷且使用方便;在软硬件配置上具备足够的冗余能力,使系统能在将来得以方便的扩充,满足通用性和可替换性。

  • 2024-03-20
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虚拟电厂解决方案介绍

“需求侧管理”是英文“demandside management”的翻译,缩写为DSM,指对用电一方实施的管理。这种管理是国家通过政策措施引导用户高峰时少用电,低谷时多用电,提高供电效率、优化用电方式的办法。这样可以在完成同样用电功能的情况下减少电量消耗和电力需求,从而缓解缺电压力,降低供电成本和用电成本。使供电和用电双方得到实惠。达到节约能源和保护环境的长远目的。 从我国近年来的电力持续负荷统计来看,全国95%以上的高峰负荷年累计持续时间只有几十个小时,采用增加调峰发电装机的方法来满足这部分高峰负荷很不经济。如果采用需求侧管理的方法削减这部分高峰负荷,则可以缓解电力供需紧张的压力。

  • 2024-03-20
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基于智能楼宇路径的建筑解决方案

利用中大型PLC(可编程逻辑控制器)作为核心,配上传感器,执行元件、计算机等组件,对生产设备进行控制和管理。

  • 2024-03-20
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电子装备项目制造智能工厂(MES)解决方案(325页 PPT)

通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来,创造前所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变,产业链分工将被重组。

  • 2024-04-24
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加多宝营销策划书

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-06-08
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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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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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