互联网交通大数据时代下智能交通系统ITS

道路交通摄像头、电子卡口、电子警察等系统在保障城市安全、维持交通秩序的同时，也在不断产生大量数据信息，合理利用这些大数据信息，不仅能够节约时间，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，减少能耗。在“互联网+”背景下，智能交通大数据技术的应用，不仅将“先知”逐渐变成现实，更建立起车、路、人之间的网络，通过整合信息，最终为人（车内的人和关注车内人的人）提供服务，使得交通更加智能、精细和人性；对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。

2021-06-24
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新基建，新动能：5G车联网助力智慧交通

5G技术，将不仅用于提升人与人之间的通信，更多的将用于人与物、物与物之间的通信，包括万物互联的连接能力和普适的计算能力。当前5G在车联网领域，依靠更大的带宽支持，可以实现高精度地图更新、远程遥控驾驶的视频回传等应用。此外，结合路侧基础设施的智能化和计算能力的部署，可以支持实现弱势交通参与者识别、红绿灯提示等应用场景。 5G给汽车带来的改变将是跨维度的，在未来，随着支持低时延、高可靠场景5G标准的制定完成和产业化成熟，可以为车联网带来更多想象的空间，如车辆编队行驶、高等级自动驾驶等应用。此外，更大层面上，5G 不仅可以支持实现车辆的智能化能力提升，还有助于构建智慧交通体系，围绕网联的数据，会衍生出更多的道路维护保养等新的增值服务。

2021-06-25
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5G+智慧交通行业解决方案（56页 PPT）

网络联接、实时通信是智慧交通的基础。5G赋能智慧交通，将车、路、人、云连接起来，形成一张可随时通信、实时隘控、及时决策的智能网络。在“端一管一云”新型交通架构下，车端和路端将实现基础设施的全面信息化，形成底层与顶层的数字化映射：5G与C-VX联合组网构建广覆盖与直连通信协同的融合网络，保障智慧交通业务连续性：人工智能和大数据实现海量数据分析与实时决策，建立智能交通的一体化管控平台。

2021-06-25
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数据中心基础设施运行维护管理规范

本标准给出国网数据中心基础设施运维管理的指南，包括总则、符号和术语、一般规定、运维流程、组织架构及人员管理、文件管理、日常维护、应急管理、环境健康和安全、数据中心一体化运维管理、质量管理的监督与检查、成本管理等。

2021-06-25
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数字劳动与大数据社会条件下马克思劳动价值论的继承与创新_吴欢

随着互联网数据信息与技术的兴起与发展,人们从传统的工业化时代进入到数据化时代。数字劳动作为马克思劳动价值论继承和创新的理论成果,与马克思劳动价值论具有内在的统一性,是数据时代社会生产劳动的具体表征和特有体现。准确理解数字劳动,厘清数字劳动与大数据社会条件下马克思劳动价值论继承与创新的关系,对我们正确看待马克思基本原理的指导作用和创新价值,深入开展数字劳动理论的研究具有重要意义。

2021-06-28
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数据中心整体解决方案

布线系统期望的使用寿命为10-15年，而有源设备的使用寿命为3-5年，布线系统通常需要支持三代有源设备的更新换代。

2021-06-28
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基于RFID的超市物联网购物引导系统的设计与实现

出了一种基于RFID技术的超市物联网购物引导系统的设计方案．超市物联网智能导购系统中最关键的问题是产品的识别和产品信息的获取．将电子标签与物联网相结合，利用电子标签作为产品识别的手段，利用物联网来获取产品的详细信息并自动生成产品信息，从而提出了基于RFID的超市导购物联网系统的想法，并对其结构和功能进行了分析．此外还重点分析了在该物联网中的RFID系统的应用以及中间环节的通信技术，以实现在超市物联网系统中的人性化、智能化．

2021-06-26
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交通大数据支撑一流运输体系的构建_刘伟杰

探讨了交通大数据对构建世界一流的综合交通运输体系的支撑作用及实施关键,阐述了一流交通运输体系的总体目标,提出了大数据在整个交通运输体系中的作用主要体现在对管理者、出行者、社会环境3类对象7个方面,研究了交通大数据框架组织、利用模式以及云平台、深度学习技术等在大数据中的应用,提出了实现交通大数据的机制与保障措施。结合上海综合交通运输体系的现状,从规划、机制以及全寿命3个方面探讨了交通大数据在上海市构建世界一流运输体系中应用。

2021-06-28
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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。