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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620

智慧物联消防解决方案

智慧消防将覆盖城市消防安全的各个环节,借助大数据、云计算、物联网,地理信息等新一代信息技术,立足火灾防控“自动化”、灭火救援指挥“智能日常执法工作“系统化”、部队化”、管理“精细化”,创新消防管理模式实现智慧防控、智慧作战和智慧管理。为城市消防安全管理、消防重点单位,科研机构提供决策支持,实现消防行业的整体转换和升级。

  • 2024-11-25
  • 阅读285

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181

多直流馈入输电系统中高压柔性直流高频风险评估计算方法

本文针对单个高压柔性直流与外部系统高频谐振风险评估问题,引入衡量系统中各换流站间相互作用的强弱多馈入直流相互作用因子(multi-infeed interactiMIIF)指标。 2)本文所引入的MIF指标通过评估计算柔直外部系统谐波阻抗时需要详细考能够快速且较准确计算柔直外部系统谐波阻抗。

  • 2024-11-19
  • 阅读200

基于气象耦合特征分析及改进XGBoost算法的用户分布式光伏短期出力预测模型

本文利用互信息及主成分分析进行特征选取与降维,得到高相关性和去耦合的气象特征变量,降低了后续参与模型预测的数据复杂度。 2)本文提出了一种考虑基于气象耦合特性及改进极端梯度提升树(extreme gradientboosting,XGBoost)算法的用户分布式光伏短期预测模型,改善了模型的泛化能力,相比传统BP神经网络和随机森林预测模型拥有更小的误差,具有良好实际应用能力。

  • 2024-11-19
  • 阅读215

存储方式对可交联聚乙烯料介电性能的影响

电缆绝缘用可交联聚乙烯料在存储过程中的性能变化及作用机理至今尚不明确,本文着眼于可交联聚乙烯绝缘料的存储环节,通过对比新出厂的可交联聚乙烯粒料及以上两种储料方式下搁置两年后的同品牌可交联聚乙烯粒料制得的XLPE材料的介电性能及晶态结构,研究了存储方式对可交联聚乙烯料性能的影响及作用机理。本文研究结果对可交联聚乙烯料的存储周期评估、可交联聚乙烯料的存储方式和使用规范等具有工业应用参考价值。

  • 2024-11-19
  • 阅读150

数字化基础知识【118页PPT】

数字化是指将现实世界中的事物、信息、数据等转化为数字形式的过程,以便于计算机和电子设备进行处理、存储、传输和分析。数字化的过程包括数字化采集数字化处理和数字化输出。

  • 2024-11-25
  • 阅读149

知识图谱构建实践

知识图谱构建过程是一个人机结合的不断迭代过程,以机器自动学习为主、专家定义与修正结合。需要人工介入的工作包括Schema定义、部分结构化知识准备、机器学习结果校验,依据用户的反馈、语料的增加与更新,不断进行模型的更新与迭代。

  • 2024-11-25
  • 阅读141
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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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