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智慧社区建设标准及应用方案

智慧社区是智慧城市的核心和基本单元,是内容、方向和主体。智慧城 市离不开智慧社区建设,智慧社区包含的政务服务、公共服务,以及商业服 务,与整个城市的框架和节奏一致也不能孤立于智慧城市存在。建设部科技部智慧城市试点,智慧社区作为必选内容、智慧社区专项试点。

  • 2021-03-24
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从十四五规划看企业数字化转型

“数字化转型”对于传统企业建设而言,不仅仅是企业自身的状况、数字化转型实施环境和成熟度是否能接受或适应转型等进行分析和考虑,更是一种思维方式的转型、甚至是对之前的认知的一种颠覆。

  • 2021-03-05
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大型中药制药厂工业物联网平台解决方案

本方案基于中服云工业物联网平台,针对大型中药制药厂的各类生产设备,包括丸剂、颗粒剂、口服液等生产线设备,构建全面的工业物联网平台,实现设备状态监测、数据采集、异常预警、安全报警等功能,助力企业构建完善的智能制造体系,提升生产效率和产品质量。

  • 2025-09-28
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智慧校园数字建设整体应用解决方案-最新

在校企共建智慧城市体系下,建设独具特色的智慧校园,集新型信息技术与服务为一体,充分利用领先技术(云计算、 物联网、大数据等)先进理念,改变学校传统环境,创建与社会、城市、社区相融为一体、充分满足用户个性化需求、 辐射和服务社会的智慧校园环境,以实现智慧管理、智慧教学、智慧服务,助推智慧教育梦的实现。为打造地区乃至 全国标杆性智慧校园提供有力支持,促进学校跨越式发展,推进学校信息化水平与国家教育现代化接轨。

  • 2023-03-11
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国央企数字化实践报告-示范引领,数字化转型强化国央企发展动能(1)

2022爱分析·国央企数字化实践报告 -示范引领,数字化转型强化国央企发展动能,2022爱分析·国央企数字化实践报告 -示范引领,数字化转型强化国央企发展动能

  • 2022-08-04
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2025协调人工智能指导方针:自愿性标准与最佳实践统一框架研究报告(英文)

Organizations looking to develop or deploy artificial intelligence (AI) systems face many barriers in trying to operationalize AI-related best practices. In addition to the many practical hurdles to implementation, such as a lack of resources or in-house expertise, the complex landscape of existing AI guidance itself presents a substantial challenge. Organizations face an overload of information, coming from a myriad of disparate sources, that is often written in language th

  • 2025-12-04
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腾讯云:政企行业转型先锋案例集2024-走深像实 用云有效

腾讯实现战略升级以来,以“扎根消费互联网,拥抱产业互联网,推动可持续社会价值创新”作为发展战略,致力于做好连接器、工具箱和生态共建者”,成为各行各业的数字化助手。我们看到科技的进步,在教育、政府、农业、文旅、能源、工业、消费电子、建筑等行业生根发芽,形成全新产业数字化应用场景。

  • 2025-08-19
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《人工智能赋能基础教育应用》蓝皮书

北京市《人工智能赋能基础教育应用蓝皮书》以习近平总书记关于人工智能的经典论述作为规划起点和实践落点,是人工智能科技创新人才奠基的教育答卷,是智能化产业大变局中教育行业变革的北京蓝图,更是首都在人工智能时代教育强国建设中如何发挥“头雁”引领性的行动指南。

  • 2025-07-22
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

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