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油库仪表自动化控制系统

目前,我国得油库罐区自动化监控与国外相比,总体水平较低。罐数据还主要依靠人工测量、读取与录入;工艺生产很多还就是人工开阀、手动控泵。系统不仅存在监控不及时、人为误差大,还有随意性强、可靠性不高等缺点,因此很多油库罐区都在进行以摆脱传统监控方式、作业方法,建立便捷、先进、可靠得监控系统为目得得自动化改造

  • 2024-02-18
  • 阅读1051

数字时代治理现代化研究报告(2023年)——大模型在政务领域应用的实践及前景

我国政务领域大模型应用尚处于起步探索阶段。经梳理统计,国内至少有 56 家大模型厂商在政务领域开展了布局,其中,百度、智谱华章、科大讯飞、商汤科技、中国科学院自动化研究所、阿里云、360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地,政务热线、智能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大模型的快速发展,预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、政务服务提供中,成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需要强化前瞻部署,主动应对新技术变革带来的机遇和挑战,从战略、业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知,加快探索适合我国的政务大模型开发和应用可行路径,加速政府治理现代化。

  • 2024-02-07
  • 阅读978
  • 下载0

2023中国大数据企业排行榜V8.0(大数据产业白皮书)

我国正处于数字经济发展的转型时期,信息的公开、共享与服务成为时代发展的主题。信息逐渐成为与物质和能源同等重要的资源,以开发和利用信息资源为目的的经济活动迅速扩大,逐渐占据或超越工业活动在国民经济活动中的地位。 对于大数据,自然科学家强调在网络虚拟环境下对于密集型数据的研究方法,社会科学家则更看重密集型数据后面隐藏的价值与推动社会发展的模式。 目前大数据在支撑履行政府职能、保障公共安全、实施社会治理、支持重大决策和改进公共服务等方面发挥出越来越重要的作用。党中央、国务院高度重视大数据发展,大数据已经上升为我国国家战略之一。

  • 2024-02-07
  • 阅读440
  • 下载0

应急管理建设方案

构建统筹应对各灾种、有效覆盖各环节、综合协调各方面的全方位全过程、多层级灾害防治体系,全面支撑、统一指挥、专常兼备、反应灵敏、上下联动、平战结合的应急管理体制建设。

  • 2024-02-16
  • 阅读964

数字电网的概念、特征与架构

本文提出了分析社会信息处理的π模型理论,在此基础上研究并提出数字电网理论模型。 本文提炼出数字电网的4个主要特征,构建了以物理系统、信息系统、业务系统为主的数字电网总体架构,为数字电网的研究和发展奠定了坚实基础。

  • 2024-02-06
  • 阅读353

AIGC+教育行业报告2024(PDF)

宏观上,如果把人工智能看作一种生命体,AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题。中观上,AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力,迫使教育界进一步反思现有的教育框架,包含教学主体、教学内容、教学载体、学习主体等多个维度。微观上,教育的各场景,都因AIGC技术的应用而有所助益,如教师的备课规划等。但需要警惕的是,AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点,而教育是一项社会公益事业,教育福祉应尽可能地保证公平和均衡,教育界需要合力应对,以防止强势资源的相互吸引和马太效应的加剧

  • 2024-02-06
  • 阅读256
  • 下载0

智慧机场全场景解决方案

面向民航企业打造“机-车-场道-设施”的5G全连接产品能力,实现从设备上云、数据采集、数据传输和治理直至智能化场景应用的端到端服务能力,通过人、机、物的全面互联,支撑机场数字化建设。

  • 2024-02-06
  • 阅读216

2024年中国AR产业发展洞察研究

洞悉2024年中国AR产业发展现状及未来趋势。总结产业链上游技术发展路径,构建竞争力评估模型对中游终端硬件设备厂商综合实力进行横向比较,分析产业链下游企业级和消费级场景商业变现潜力。最终结合产业发展挑战和趋势,探索中国AR产业的未来发展路径。

  • 2024-02-06
  • 阅读290
  • 下载0
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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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