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城市数据大脑项目汇报方案(62页 PPT)

智慧城市大脑大数据平台,是面向智慧城市应用垂直业务之上的集成大者,将极大促合各部门各领域业务协同和数据整合,形成“城区运行全景图”,实现对城区内社会经济、公共安全、生态环境、交通、政务建设等重点领域运行状况综合展示。城市大脑大数据平台将以数据融合为核心的共享融合、以业务为对象的管理协同、以城区事件态势为重点的可视化管理、以融合通讯为工具手段的协同指挥,通过数据关联融合形成城区关键体征运行监控管理,全面呈现城区运行综合态势,感知城区运行风险和发展趋势,便于领导及各综合部门调整相应处置方法和政策。

  • 2021-06-28
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电信校园网白皮书

对于教育机构来说,不论是为学生提供教育服务还是管理内部人力,或者是进行人事招聘和授课,现在的趋势是越来越多地转向基于Web的服务以流程化服务过程和管理并降低成本。为了充分利用Web和网络资源,中小学及综合大学必须为学生、教职人员、合约人和普通大众提供一个从任何地方都能方便地访问到各种教育应用的途径,同时还要确保满足机密信息的保密要求,并提供一个即时迅捷的用户使用体验。

  • 2021-12-01
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王启泽.物联网摄像头安全

启明星辰ADLab安全专家王启泽先生在论坛上分享了关于物联网摄像头安全的研究,对物联网摄像头技术的发展情况、面临的安全挑战以及安全建议等方面进行了详细的阐释和解析。 主要内容 ? 1. 为什么研究摄像头 ? 2. 安全问题是如何被引入的 ? 3. 一些安全建议 ? 4. 我们所做的工作

  • 2021-06-28
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万涛.无Pwn不立.IOT物联网安全行业态势观察

IDF(益云)极安客实验室联合创始人、OASES安全生态联盟专家万涛先对2018年物联网发展的十大趋势以及安全事件进行了盘点,并对物联网安全投资、布局的机遇和挑战进行了解读,最后分享了其针对智能家居进行场景化安全演练的实战案例。 2018年物联网十大趋势:IoT平台产品开始聚焦 IOT物联网产业的生态演进与安全的异步发展 IOT产业的生态演进与安全的异步发展 IOT物联网安全事件盘点(2017) IOT物联网安全事件盘点(2018) IOT物联网安全投资观察 IOT物联网安全布局机遇与挑战 IOT物联网安全实践观察 – 无 Pwn 不立 IOT物联网安全【智能家居】实践观察 IOT物联网(智能家居)安全专项:场景化安全演练

  • 2021-06-28
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Python树莓派物联网手机控制机器人

时间来到了9102年,胶水语言Python已经统治了地球,不管是AI、大数据、云,还是边缘计算、物联网、机器人,Python都可以做到全场景通吃。本议题教您3行代码点亮LED灯、20行的小脚本驱动树莓派机器人底盘,并且还能够手机控制!简单有趣,前台小姐姐都可以迅速上手!

  • 2021-06-28
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oT.Rootkit技术研究

随着物联网设备的普及,物联网安全问题逐渐凸显除了传统已被大众认知的弱口令、远程后门及内存错误漏洞等经典问题,物联网设备是否存在类似PC操作系统的Rootkit攻击技术?本议题将介绍几种典型IoT rootkit攻击技术,包括在IoT设备上实现进程隐藏、重启驻留、设备感染等核心功能,并在此基础上提出相关检测方法。同时,结合VNPFilter、HNS等几种最新的典型物联网攻击样本分析IoT rootkit技术的演进。 提纲 相关背景 设备发现与态势感知 iot Rootkit技术特征 样本中的Rootkit技术 已有相关积累

  • 2021-06-28
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商业模式创新之路:从互联网时代到大数据时代——基于宝宝树的案例分析

商业模式创新之路:从互联网时代到大数据时代——基于宝宝树的案例分析

  • 2021-12-01
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5G异构接入网系统频谱资源的统一化表示及动态分配

5G通信网络系统提供以大容量、高速率、低时延为主要特征的服务导致频 谱资源紧缺现象日趋严重的问题,进行了5G频谱资源动态分配的研究,给出了5G异构 接入网频谱资源特征描述、表达方法和一种基于双层优化的动态频谱分配方案。仿真实 验结果表明,给出的动态频谱分配方案在系统吞吐量和分配公平性两个指标上均有较好 表现,具有较好应用价值。

  • 2021-06-27
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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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具身智能行业应用方案解决方案

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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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