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智慧园区5G信息技术解决方案

以物联网、云计算、大数据等新一代5G信息技术为支撑,提供包括基础设施设备管理、IT配套、服务管理等的完整解决方案,创建智能、安全、连接、节能的可持续发展园区。

  • 2024-10-22
  • 阅读202

王延纬高工:柔性直流输电系统高频谐振自适应抑制策略

近些年柔性直流在高频范围引起的振荡稳定问题日益频繁,已经对电力系统的安全稳定运行造成了影响。由于实际系统的网络拓扑与运行方式复杂多变,因此柔性直流高频带宽内的谐振特性复杂,给柔性直流高频谐振的抑制带来了挑战。为提升高频谐振抑制策略在系统多运行方式情况下的适应性,首先对系统的阻抗特性进行了建模研究,然后分析了不同抑制策略的缺陷,基于以上研究提出了基于自适应带阻滤波器的高频谐振抑制策略。该策略通过调节附加带阻滤波器的数量及参数,有效解决了交流系统不同运行方式下高频谐振频率多变问题,具有较强的适应性,最后通过PSCAD电磁暂态仿真验证了所提抑制策略的有效性。

  • 2024-10-22
  • 阅读241

数据治理方法论与顶层设计思路

数据是企业核心资产,企业需要建立起数据字典,有效管理其日益重要的数据和信息 资源;同时建立数据持续改进机制,来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有 效管理,以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。数据准确是科学决策的基础,数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。?当前企业数据面临很多的问题:没有统一的数据标准,各业务系统间数据无法充分共 享,关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产,实现数 据价值的最大化,急需建立一个完善的数据治理框架体系,为企业数字化转型打下坚实的数据基础。

  • 2024-11-25
  • 阅读182

“5G+工业互联网”智慧园区

化工园区是指由多个相关联的化工企业或项目构成,以发展石化和化工产业为主导、地理边界和管理主体明确、基础设施和管理体系完善的各类产业园区,包括高新技术产业(园)区、经济(技术)开发区、特色工业园区等。工业园区数字化转型建设方案,用于汇报和方案具象呈现。

  • 2024-11-20
  • 阅读142
  • 下载0
  • 43页
  • pptx

低空智能网联体系参考架构

《低空智能网联体系参考架构(2024版)》以主流技术领域广泛认可的低空智能网联体系参考架构为核心研究内容,旨在全面覆盖相关技术方向,以期持续推动低空产业、低空经济的持续发展和技术创新。随着人工智能、新一代信息通信等相关领域技术的融合创新发展,低空产业联盟将根据产业和技术的发展动态,持续优化完善低空智能网联体系参考架构,深化研究内容,以确保其与行业发展和技术进步保持同步。

  • 2024-11-25
  • 阅读621

智慧化工园区建设方案

化工园区是指由多个相关联的化工企业或项目构成,以发展石化和化工产业为主导、地理边界和管理主体 明确、基础设施和管理体系完善的各类产业园区, 包括高新技 术产业(园)区、经济(技术)开发区、特色工业园区等。数字化转型是必然趋势。

  • 2024-11-25
  • 阅读163
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  • 37页
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5G+智慧养殖解决方案

智慧养殖解决方案是一种综合运用物联网、大数据、人工智能等现代信息技术的系统工程,旨在提高养殖业的生产效率和管理水平。该方案通过安装各类传感器实时监测环境参数(如温度、湿度、氨气浓度等),自动控制系统(如通风、加热、喂食等设备)来优化养殖环境,同时结合智能监控系统和数据分析平台,实现对养殖过程的精准控制和健康管理,从而减少疾病发生率,提高养殖产品的质量和产量。

  • 2024-11-20
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  • 14页
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关于XXX县数字乡村项目建设方案

按照“示范先行、有序推进,数据驱动、普惠共享,多方参与、合力共建”的工作原则,打造集信息综合展示、乡村场景应用、条块业务监管、数据应用服务于一体的“1+ 3 + N”数字乡村体系。

  • 2024-11-20
  • 阅读251
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  • 19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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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2024-2025年中国新消费趋势洞察报告

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