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基于城市信息模型的新型智慧城市管理平台_包胜

自2012年我国开展智慧城市建设项目以来,各地智慧城市的建设如火如荼。然而,在实践过程中,现有的智慧城市建设模式仍然反映出许多不足之处,"数据孤岛"、"重复建设"等现象屡见不鲜。近年来,随着城市信息模型技术的诞生,这一结合了三维地理信息系统、建筑信息模型和物联网等多种先进技术的城市管理手段,将为智慧城市的建设注入新鲜的血液。从智慧城市和CIM技术的内涵出发,两线并行,形成一套基于CIM的智慧城市管理平台设计方案,并结合现存的智慧城市建设管理模式,对基于CIM的新型智慧城市建设的合作模式、内在逻辑、运行优势和建设目标进行细致讨论,最终为我国"新型城镇化"建设提供一套切实可行的方案。

  • 2021-07-01
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东盟智慧城市建设的实践与探索_陈祝康

<正>智慧城市强调通过新一代信息技术,如云计算、大数据、物联网、空间地理信息技术等,提高城市的规划、建设、管理和智能服务水平,实现便利的公共服务、精细的城市管理、宜居的生活环境、智能化的基础设施和长期有效的网络安全等。近些年来,智慧城市理念引发越来越多的关注,智慧城市建设也在不同国家间相继开展,成为引领世界经济增长的重要引擎。在此国际背景下,东盟国家抓住机遇,纷纷加快智慧城市建设进程,以应对城市化快速发展过程中的交通拥堵、环境恶化、公共安全威胁等问题,促进东盟国家经济可持续发展。

  • 2021-07-01
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智能路灯管理系统解决方案

随着城市建设的发展.城市道路照明、景观灯照明、城市间的高速路照明的要求和数量不断增加.对照明管理提出更高的要求。对于城市公共照明系统来说,采用智能化的管理系统是实现能源节约、减少资源浪费、满足人们生活要求、显示现代化城市靓丽风景的科学解决方案。

  • 2021-07-01
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大数据教育应用的限度

大数据助推教育变革,前景广阔,但并非万能,而是具有一定的边界和限度。对大数据教育 应用的限度进行必要的反省,有利于大数据在教育领域的合理运用和发展。本体限度、认识限度、价值 限度和伦理限度构成了大数据教育应用中的几个最基本的限度。本体限度是指教育大数据从本体意义 上讲并不能等同于真实完整的教育世界;认识限度是指大数据作为认识教育的新视角存在一定的缺陷; 价值限度是指教育大数据的工具性价值并不能涵盖教育自身的育人价值;伦理限度是指大数据应用于教 育除了受制于技术自身的逻辑外,还必然受到伦理的规限。

  • 2021-07-01
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5G前传-5G前传解决方案思路

随着我国5G牌照的颁发,5G光网络正在如火如荼的建设当中。纤亿通光传输设备除了应用于5G光网络的核心网扩容传输之外,还广泛应用于5G基站建设。

  • 2021-07-01
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基于加速退化数据的可靠性评估技术综述

随着加速退化试验技术的不断进步,加速退化数据日趋复杂,可靠性评估理论和方法需要不断完善 和发展。可靠性建模与统计分析是可靠性评估的两大核心问题,从这两方面对基于加速退化数据的可靠性评估 技术进行综述,重点阐述了性能退化建模、加速退化建模、失效机理一致性辨识等关键问题,提炼了基于加速因子 不变原则进行加速退化数据可靠性评估的新思路,展望了未来的研究重点和发展前景。研究工作对完善加速退 化数据可靠性评估理论和方法,提高评估准确性具有一定的指导意义。

  • 2021-06-30
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面向人工智能时代的灾害治理——基于多案例的研究

类正步入一个“人工智能”时代,它为灾害治理变革提供了重要动力。人工智能灾害治理模型分 为平台、工具、地理、模拟、决策与社会六个基本维度,它建构在复杂适应系统、社会技术和人类因素 控制系统的基础上。这一分析框架分为“人工智能一治理趋势”“人工智能一治理环境”“人工智能一 治理体系”与“人工智能一治理行动”四个面向。研究认为人工智能提供了一种更方便与科学的模 拟治理、仿真实践和情境治理,在高度复杂与动态的灾难情境下,人机协作有效辅助灾害响应是灾 害治理成败关键。它虽然具有地理系统与人工智能结合、人工超级智能与新技术结合、群体智能与 计算智能结合、遥感图像与人类思维模型化结合等光明前景,但也存在技术激增与人类终结、自主 性与可靠性、体积与品种等陷阱。研究最后强调灾害治理与人工智能结合是新兴的交叉研究领域, 它掌握了跨学科灾害研究的全部复杂性,为学界、政府和实务界提供了重要的理论范式、政策工具 和实践指南,

  • 2021-06-30
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人工智能创作、_作者之死_与人的主体性之反思

人工智能近年来对人类生活产生了巨大影响,其效应已蔓延至过往被视为人类专属的创 造性领域,如音乐、绘画乃至文学的创作。 一些人工智能创作程序甚至能在一定程度上替代人类作者, 这几乎可视为又一次“作者之死”。 若就此联系 1968 年“作者之死”的相关代表性论述,透析人工智能 与作者乃至主体之关联,可以发现,一方面,注重形式和规范的文学研究范式,在人工智能的时代需要再 次审视,另一方面,人工智能的特殊效应也许并非威胁取代人类作者,而是重新激发对于文学、作者以至 人之为何的根本思考

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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