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IT资产信息管理系统

现代化用户的信息中心大部分都制定了比较规范的设备管理制度。制定实行的固定资产管理办法从根本上规定了对IT设备资产的定义、各部门职责和在设备在生命周期的各个阶段的管理要求。但是通过固定资产管理等excel表格实现对各类资产实物的管理,既费时又费力,还容易产生错误,也无法实现对信息的综合查询统计要求。

  • 2021-07-01
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5G_新基建_热潮下智慧城市建设迎来发展新机遇_蒋遇龙

<正>一、智慧城市建设市场发展现状与短板1.智慧城市建设情况我国城市建设先后经历了数字城市、无线城市、智慧城市、新型智慧城市的发展道路。从2010年IBM正式提出了"智慧的城市"愿景开始算起,智慧城市建设在全国各地如火如荼地开展已历时近10年时间。最初的前5年(2010-2015年),由于智慧城市建设没

  • 2021-07-01
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基于社交媒体大数据的智慧城市突发事件情报感知模型研究_杨谨铖

大数据环境中社交媒体数据呈现规模性、多样性、高速性、真实性、价值性特点,加强情报感知工作可以科学有效指导情报工作,提高情报工作效率和精准度。梳理分析我国突发事件情报工作存在的问题,提出了基于社交媒体大数据的智慧城市突发事件情报感知流程,在此基础上构建基于社交媒体大数据的智慧城市突发事件情报感知模型。模型可在信息发布初期及时感知,调整情报工作环节和策略,以期实现社交媒体大数据与突发事件情报感知的深层次融合,为突发事件决策部门提供情报支持。

  • 2021-07-01
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从智慧城市到智慧区域_新的城市与区域发展模式_沈丽珍

信息技术的快速发展不仅推动了中微观层面上智慧城市的发展建设,在宏观概念上更是未来区域协调高效合作的核心驱动力。中国的智慧城市建设已经体现出由点到面、连片发展的态势,智慧区域建设是必然趋势。对国外智慧区域分析表明智慧区域建设的经验是:重视信息通信技术、注重创新、高效合作、人才培养等。建议国内智慧区域建设重视区域的范围多维化、合作效率高效化、教育与创新积极化、市民参与的多元化等。

  • 2021-07-01
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智慧城市支撑下的_多规合一_技术框架与实现途径探讨_席广亮

云计算中心、基础地理信息数据库、"互联网+"政务服务等智慧城市建设的内容,为"多规合一"工作开展提供重要的技术支撑。本文从智慧城市技术支撑的角度出发,针对各市县部门规划中存在的矛盾、不协调问题,探讨了智慧城市对"多规合一"的支撑作用,提出了以数据、业务和平台3个层面构建的"多规合一"技术框架;从"多规合一"的数据体系、规划编制与管理协同及信息平台功能建设3方面分析了"多规合一"的实现途径,为市县"多规合一"的规划编制与管理及"多规合一"信息平台建设提供技术指导。

  • 2021-07-01
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智慧城市多规合一评价体系研究与构建_王芙蓉

针对目前智慧城市"多规合一"评价体系缺失的问题,该文结合智慧城市"多规合一"特征维度分析,首次提出一套智慧城市"多规合一"评价体系,并基于全国36个典型城市(县/区)开展实施评价,分析样本城市(县/区)"多规合一"建设现状与目标之间差距,同时校验并修正评价体系。实证结果表明,智慧城市"多规合一"评价体系具有前瞻性、科学性和可操作性,可用于指导已建地区智慧城市"多规合一"工作的完善和优化,以及引领未建地区科学合理开展智慧城市"多规合一"工作,从而全面提升智慧城市"多规合一"建设水平。

  • 2021-07-01
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(完整word版)智能环卫信息管理系统-技术方案(1)资料

如何提高环卫管理水平、提升环卫行业形象?环卫信息化建设是一条途径。环卫信息化建设的主要目的是能够让主管领导及时了解到垃圾(粪便)收集清运、道路作业、末端处置等环卫管理全过程中的重要数据,这些数据包括垃圾(粪便)产生量、清运量、处理量;道路作业面积、车次、作业规范、作业质量;垃圾处理过程中的废水、废气的浓度、含量;环卫作业中所需投入的人、财、物的量等等,为领导决策提供强有力的数据支持,为环卫部门争取政府财政资金提供依据,为环卫作业各不同部门之间提供结算平台,也可以为相关政府部门提供实时在线的监管平台。

  • 2021-07-01
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智慧农业感知管理系统

“智慧农业感知管理系统”是数字农业的重要组成部分,采用国内领先、自主知识产权的无线MESH传感器网络技术、RFID技术以及高效的视频编解码技术,将互联网从桌面延伸到田野,实现农业生产与数据世界的融合。通过本系统,实时采集的传感器数据与传统的种植经验相结合,经过本地演进,形成专家决策库,可自动调节田间小气候,从而使得农作物始终处在最佳的生长环境中。另外,还可实现对农作物病虫害的早期预警、对作物产量、交易价格的早期预测和产品溯源。旨在达到精确、集约、节约、高效、优质、可持续性发展等现代化精准农业的要求。

  • 2021-07-01
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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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