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时空大数据时代的地图学

时空大数据时代的地图学,地图学必将发生变革

  • 2021-06-22
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融媒传播背景下智慧资讯编播系统的设计、实现与应用

智慧资讯编播系统以“一人一频”为目标,充分运用AI、大数据、云计算等多项前沿技术,面向包括县级融媒体中心在内的各级广电媒体、车载互联网音频、智能音箱、移动互联网音频、商超等多个垂直类场景的生产系统,作为融媒传播时代广播媒体突围的新抓手,可以为广播媒体的融合发展赋能。

  • 2021-06-23
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神策数据Bank4.0_数字化运营体系构建的方法与实践

神策数据·用户行为洞察研究院对银行业品牌形象和产品品牌形象调研显示,从用户感知的层面暴露了我国银行业长期存在的同质化问题。尽管许多从业者在过去的几年内做出了有益的探索,但是大数据在提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验方面,应用仍有明显不足。除战略、业务和产品方面的调整外,银行应积极构建以用户为中心的数字化运营体系,方能构建长久的核心竞争力。

  • 2021-06-23
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腾讯京东2021年笔记本行业与营销洞察白皮书48页

腾讯营销洞察(TMI)联合京东电脑数码,通过行业数据挖掘、问卷调查、深度访谈、营销大数据挖掘等多维度调研方法,推出了《腾讯X京东笔记本行业营销洞察白皮书(2021年版)》。本报告分析研究了笔记本行业的整体现状和发展趋势,深入了解消费者的使用场景、细分人群画像,旨在帮助更多品牌了解消费者和市场,从而更有针对性的设计自己的营销策略、投入和活动,在竞争中占领高地。

  • 2021-06-23
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大数据城市网络安全指数报告

第一章 研究背景与方法 一、 研究背景与意义 二、 研究方法 (一) 指数的构成 (二) 样本的选择 (三) 指数计算原理 (四) GDP 因子 三、 研究的局限性 第二章 中心城市网络安全指数分析 一、 综合网络安全指数分析 二、 政府网络安全指数分析 三、 企业网络安全指数分析 四、 个人网络安全指数分析 第三章 其他城市网络安全指数列表 附录 1 大数据城市网络安全指数算法说明 一、 基础数据指标 二、 指数计算模型 (一) 个人网络安全指数 (二) 企业网络安全指数 (三) 政府网络安全指数 (四) 综合网络安全指数 附录 2 四大实验室简介 一、 大数据协同安全技术国家工程实验室 二、 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 三、 中国赛宝实验室 四、 大数据战略重点实验室

  • 2021-06-23
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智慧城市,以人为本的新世界

一切城市的发展机遇都是人所赋予的,而其所产生的问题,归根结底也都是人带来的。对于城市而言,人口的聚集和流通促进了文明、商业和技术的发展;但同时也加剧了城市管理、社会资源和生活成本等板块的压力,成为制约城市前行的主要矛盾。在此情况下,智慧城市/智慧星球的概念开始萌芽,并逐渐生长壮大

  • 2021-06-23
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美团大数据平台架构实践-谢语宸

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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CREBAD_基于芯片辐射的物联网设备异常检测方案

着物联网的飞速发展,物联网设备的安全问题受到了广泛的关注.物联网设备的款硬件特性 导致其极易遭受各类攻击.对物联网设备的异常检测成为近年的热点,传统的基于入侵检测、流量分析 等防护方式无法适用于物联网设备的软硬件环境.针对这一问题,提出了基于芯片辐射的异常检测方 案,以物联网设备在工作N-向外辐 号进行特f征提取和选择后,利用一 萎萎昙詈蓼戮端 20:4_CB3406 射的电磁波信号作为检测依据,采用遗传算法和近似熵理论对原始信 类支持向量机对正常行为产生的辐射信号进行训练.该方案具有无侵入的特性,无需对原有系统进行任何软硬件改造,适用于现有物联网设备.最后的实验结果表明:与其他常用的异常检测方案相比,该方案能够更有效地检测物联网设备的异常行为,具有较高的准确性和较低 的误报率.

  • 2021-06-24
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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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