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智慧城市建筑物数据库建设及应用_以南京市建邺区为例_胡祺

为了满足智慧城市建设和城镇精细化管理的需要,该文对建筑物数据标准、数据采集规范进行了研究,对建筑物实体数据模型、数据分类、编码、采集更新方法、数据库建设和应用、建筑物地理信息服务进行了实践,研发了"智慧建邺建筑物数据库综合应用系统",并将建筑物基础数据库与财税、人口和物业管理数据进行了关联和挂接,进一步验证和提升了数据库建设的合理性。

  • 2021-07-01
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智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案

为了充分发挥 xxx市教育云平台教育信息管理、教育资源共享、远程教育教学、服务家庭社区功能,在进行云平台整体架构设计过程中依据云平台不同的功能层次,将架构分为三大部分:云平台基础设施,云平台应用系统和云空间。 基础设施作为云平台的底层构建基础,包含教育城域网、云数据中心与云平台支撑环境。为云平台上层应用提供计算资源、存储资源与网络资源。 云平台应用系统作为各项教育教学和管理活动的载体,为教育云平台的高效使用,教育教学数据的收集,智慧校园大数据分析利用提供软件保障

  • 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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赛迪2021制造业高质量发展白皮书26页

党的十九大明确指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。 高质量发展事关发展方式、经济结构、增长动力的深刻变革,各地认真贯彻落 实党中央、国务院的重大决策部署,把推进高质量发展作为首要战略任务。本 报告基于制造业高质量发展的内涵特征,构建了制造业高质量发展指标体系, 并对各省(市、自治区)制造业发展水平进行评价,探析不同类型地区制造业 高质量发展路径,为深入推进我国制造业高质量发展提供参考决策

  • 2021-07-01
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基于模糊物元的智慧城市建设公众参与水平评价_赵金先

智慧城市为解决各种"城市病"及提升城市竞争力提供了新的视角.首先阐述了公众参与智慧城市建设的内涵;然后从系统论的角度分析公众参与智慧城市建设的动力因素,基于动力因素构建智慧城市建设公众参与水平评价指标体系;引入熵权法对指标赋权,建立智慧城市建设公众参与水平的熵权-模糊物元评价模型.最后结合实例,验证了该模型的科学合理性,并提出提高智慧城市建设公众参与水平的建议,以期为智慧城市建设提供参考.

  • 2021-07-01
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联通大数据政务解决方案1101

政务大数据指政府所拥有和管理的数据,具体包含(不限于)自然信息、辖区建设、辖区健康管理统计监察和服务与民生消费类数据。从广义来看,政务大数据还是政府工作开展产生、采集以及因管理服务需求而采集的外部大数据,为政府自有和面向政府的大数据。 随着政务大数据信息的不断开放及规范,政务大数据会在包括城市规划、交通管理、环境保护等多领域被应用。

  • 2021-07-01
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数字化背景下的RK公司竞争战略研究

二十一世纪以来以数字化技术为核心的全球新一轮科技和产业革命正在孕育兴起,美国、德国等世界发达国家纷纷将数字化作为振兴实体经济、培育新动能的重要战略,积极抢占全球产业制高点。伴随着数字化技术的发展,我国经济发展也进入新常态,《智能制造发展规划(2016—2020 年)》更是明确了国家对重点领域数字化发展的目标。RK 公司作为我国橡胶机械制造业的代表型企业,面对数字化技术的飞速发展和产业竞争的持续加剧,亟需采用数字化技术优化企业管理流程、提升产品技术水平,获取数字化的竞争优势。

  • 2021-07-01
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支付卡行业数据安全标准

本支付卡行业数据安全标准(PCI DSS) 旨在促进并增强持卡人的数据安全,便于统一的数据安全措施在全球范围内的广泛应用。 PCI DSS 为意在保护持卡人数据的技术和操作要求提供了一个基准。 PCI DSS 适用于所有涉及支付卡处理的实体,包括商户、处理机构、收单机构、发卡机构、服务提供商以及所有其他存储、处理或传输持卡人数据(CHD) 和/或敏感验证数据(SAD) 的实体。

  • 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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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