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云直播平台架构与实施-黄慧攀

由中国商飞、中国联通、华为公司、上海交通大学牵头,交通银行、海康威视等国内14家企事业单位、产业组织、科研院所、高等院校组成的“5G制造创新生态联盟”,引领制造业“5G﹢工业互联网”创新发展。

  • 2022-02-19
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张洪宇-代码搜索技术的研究和实践

全国31个省(区、市)均出台地方政策,多个省份不断丰富政策工具箱,利用重大技术装备研发、技术改造、智能制造等多种支持方式,推动设立工业互联网产业基金,引导社会资本积极布局。

  • 2022-02-19
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大数据+AI:构筑数字化转型的未来

数字化转型是信息社会发展的必然要求。在数字化转型的浪潮中,大数据、人工智能(AI)及区块链技术相互协作、融合,将数字化转型的未来推向更高的层次。以数字化转型为出发点,充分认识了大数据的升维价值、发展方向及关键驱动因素,揭示了数字化转型过程中大数据作为核心要素驱动的信息基础设施的转变方向,阐释了数字化转型时代下大数据与人工智能、区块链技术协同发展的关系,及共同推动全面数字化转型的作用。

  • 2022-02-19
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日本氢能战略的特征、动因与国际协调

日本氢能战略的特征、动因与国际协调.pdf日本氢能战略的特征、动因与国际协调.pdf

  • 2022-02-18
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氢能制—储—运安全与应急保障技术现状与发展趋势

氢能制—储—运安全与应急保障技术现状与发展趋势.pdf

  • 2022-02-18
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基于HOG-SVM的GIS设备智能拆装机器人系统研究

相比于传统敞开式高压设备,GIS(气体绝缘金属封闭开关)因其具有构造紧凑、占地面积小、检修周期长、运行可靠性高、装置整体重量轻、接地性良好等优点[1],自60年代问世以来,逐渐成为变电站中的重要设备,在电力系统中有着至关重要的地位[2]。但目前,在GIS设备安装和检修过程中仍存在运行维护水平和检修效率较低的问题[3],突出体现在:

  • 2022-02-17
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电力文本数据挖掘现状及挑战

随着智能电网建设的全面展开,以及电力信息通信与电网企业经营管理的深度融合,电力数据出现爆发性增长[1-2]。这些数据中隐藏着丰富的关系到电网安全稳定经济运行的信息,因而成为电网企业宝贵的数据资产[3]。电力大数据虽已成为当前热点研究对象,然而每年只有少量的数据被挖掘利用[4],因此电力数据挖掘是智能电网发展迫切需要研究的前沿领域。

  • 2022-02-17
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杭州数据中心燃气分布式能源典型方案及经济性分析

数据中心是实现数据信息集中处理、存储、传输等功能的服务平台,具有用电密度高、用冷需求大、供能可靠性要求高等特点[1]。受云计算、大数据、移动互联网等信息化技术发展的驱动,数据中心的需求量也持续快速增长。据统计,2013—2017 年,全球IDC(互联网数据中心)市场规模平均增长率为17.1%,中国平均增长率为37.8%[2]。随着5G、物联网等终端侧应用场景的技术演进与迭代,终端侧上网需求量将呈现指数级增长,数据中心的应用场景及市场需求还将进一步扩大。预计2020 年,我国数据中心市场规模将超过2 000 亿元。

  • 2022-02-17
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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能源计量的目的并非为了远程抄表,而是通过收集各类能耗数据,建立能耗模型,进行节能优化改造,并通过再次收集数 据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案,达到优化设备运行状态、节能减排的效果。

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通过蓝牙定位信标进行精确定位后,自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。

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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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