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MM物联网智慧医疗智能医疗eHealth

通过使用生命体征检设备、数字化医疗设备等传感器,采集用户的体征数据,通过有线或无线网络将这些数据传递到远端的服务平台,由平台上的服务医师根据数据指标,为远端用户提供保健、预防、监测、呼救于一体的远程医疗与健康管理服务体系。

  • 2021-06-23
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数据结构通讯录管理系统的设计与实现

本实验从整体上分为七大模块: (1)通讯录链表的建立﹔(2)通讯者结点的插入;(3)通讯者结点的查询;(4)通讯者结点的删除;(5)通讯者结点的修改;(6)通讯录链表的输出;(7)退出通讯录管理通讯者结点的删除系统。

  • 2021-06-25
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中国工业互联网产业经济发展白皮书(2020)》

当前,以大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术,对经济发展、社会管理、生活形态、生态治理等产生深刻影响。进入新时代,工业互联网作为新型基础设施建设已被广泛认知。习近平总书记深刻指出,要深入实施工业互联网创新发展战略,系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设,要推进5G、物联网、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设,着力解决发展不平衡不充分问题,利用新一代信息技术实现政府决策科学化、社会治理精准化。

  • 2021-06-23
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汽车大数据应用模式与挑战分析

随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、 汽车后服务、智能出行服务等多个环节.这些应用的核心是海量的汽车联网数据.对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽 车产业转型升级的重要突破口.为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述.从汽车大数据的内 涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、 网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护 4 个方面分析了汽车大数据的关键技术, 并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势.

  • 2021-06-23
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大数据产业调研及分析报告

Hadoop起源于雅虎公司,是当前主流的大数据存储和处理平台,实现了分布式的计算框架MapReduce和文件存储系统HDFS。Spark诞生于加州伯克利大学AMP实验室,是新一代大数据分布式处理框架,以高效的内存计算著称,逐渐成为大数据处理环节的主流平台。

  • 2021-06-23
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数据结构第三章

栈和队列是在软件设计中常用的两种数据结构,它们的逻辑结构和线性表相同。其特点在于运算受到了限制:栈按“后进先出”的规则进行操作,队按“先进先出”的规则进行操作,故称运算受限制的线性表。

  • 2021-06-25
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大数据时代个人信息使用的合法利益豁免-

在大数据时代,知情同意机制已无法有效应对大数据生态系统的多元性和复杂性,无需取得数据主体同意的合法利益豁免可成为大数据信息使用的另一重要合法依据,为大数据产业发展提供灵活空间。我国在个人信息保护的相关立法中可引入合法利益豁免机制。引入该机制时,对合法利益应采用广泛的定义,只要是未违法的使用利益均属合法利益。但数据控制者必须进行一个平衡测试,证明数据使用的合法利益高于数据主体的个人利益,方可适用合法利益豁免。平衡测试可采用个案分析方式,并遵循必要性原则、目的限定原则和比例原则。此外,数据控制者还应对平衡测试进行全程记录,以接受数据主体、政府数据保护部门和法院的监督。

  • 2021-06-24
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工业物联网中大规模受损边缘计算网络修复机制

针对工业物联网中边缘计算网络与其余子网的相互依赖特性所导致的网络大规模级联故障问题,考虑到 网络修复初期的资源有限性,提出了一种联合考量计算需求与修复开销的网络修复机制。考虑到受损网络结构(拓 扑关系与链路容量)和动态特征(边缘计算节点计算需求),基于节点计算量守恒定理构建了链路修复策略集与 网络计算迁移的联合分析框架。基于 Benders 分解算法,将原 NP-hard 问题转化为相互依赖的主问题与子问题, 通过割平面的不断逼近,实现对原问题最优解在多项式时间内的高效探索。结合局部分支法,进一步保障 Benders 分解算法的上界在迭代过程中的非增特性,加快算法收敛速度。仿真结果表明,所提算法的系统总开销性能优于 传统基于拓扑结构的修复算法,并且可以在多场景下保持其性能优势。

  • 2021-06-23
  • 阅读189
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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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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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重大网络安全攻防演练防守解决方案

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