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基于云平台的智能门锁控制系统开发

基于云平台的智能门锁控制系统开发

  • 2021-10-15
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基于Revit平台二次开发模式的研究

基于Revit平台二次开发模式的研究

  • 2021-10-15
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基于Niagara开发平台的生产线分拣实验系统二次开发研究

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  • 2021-10-15
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曾建蜀 信息集成平台构建与智能适配技术应用V2

亿阳信通近些年在医疗信息化方面通过小步快跑、兼收幵蓄、超前预研的方式广泛积累了医疗全行业解决方案幵沉淀了相关产品,包括数字化医院、人口健康平台、远程医疗平台、分级诊疗、亿阳健康管理平台、移动医疗、医疗大数据、医院信息化集成平台、区域医疗信息化集成平台、数据中 心、It服务综合管理等;积淀了于医院、医疗影像&于归档等运营管理解决方案。

  • 2021-10-15
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精企业全球眼系统解决方案-远程视频监控无线解决方案

安徽创世科技有限公司“单兵作战应急指挥系统” 是专门为应急指挥量身定制的,其以最有效、最快速的、最安全的方式,满足了应急指挥的特殊场景设计的一套系统。该系统基于无线网络,以多平台为基础,集合数据、音视频图像传输为一体,同时以无线通讯系统为载体,实现了多功能、多媒体、多单位协同指挥,并拥有安全可靠的数据保护,它使得铁路安全系统达到了极大的加强和完善。

  • 2021-10-18
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华为数字化转型与数据管理实践

华为数据工作的两个阶段: 第一阶段通过数据治理、业务数字化、数据流打通提升业务作业效率 和质量;第二阶段通过建设数据底座、汇聚联接数据、数据服务化,支持数字化运营。建立完善的“数据管理体系”: 明确数据管理的政策、流程、组织、IT等组件,并通过完整的数据管理体系的运作,不断促进业务规则和流程的优化,支撑数据打通和数据清洁目标的实现

  • 2021-10-20
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智慧教室的构建与应用研究_以中国矿业大学为例

智慧教室的构建与应用研究_以中国矿业大学为例

  • 2021-10-20
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基于流程驱动的高校智慧校园基础架构研究与实践

基于流程驱动的高校智慧校园基础架构研究与实践

  • 2021-10-20
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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网络安全建设实施方案

内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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