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基于BIM+GIS融合技术的项目管理平台研究与应用

国家大力推动提高建筑业信息化水平,着力增强BIM、大数据、人工智能、移动通讯、云计算、物联网等信息技术集成应用能力,而BIM是建筑信息化的基础,按住建部要求,到2020年末,政府投资新立项项目勘察设计、施工、运营维护中,集成应用BIM的项目比率达成90%。

  • 2021-06-28
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“人工智能+制造”产业发展趋势分析报告

智能行为产生于主体与环境交互过程中,可分解,主体根据环境刺激产生相应的反应,并反馈情况,采用这种快速“感知-行动”替代传统人工智能中精确的数学模型,从而达到适应复杂环境目的。

  • 2021-06-28
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用OWASP.Dependency.Track管理应用依赖安全

? 应用依赖安全问题 ? 流行的开源依赖安全检查工具 ? OWASP DependencyTrack特点解析 ? OWASP DependencyTrack使用经验分享

  • 2021-06-28
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大数据时代下高校决策支持系统筹划与探索_张泽

本文分析了高校数字化校园建设的现状,提出大数据时代下高校数字化校园建设将向决策支持系统方向发展,分析了决策支持系统在高校的应用,对数字化校园系统建设进行了规划,提出数字化校园建设要打造三大平台,即集中的数据中心平台、优化的管理服务平台、科学的决策支持平台。

  • 2021-06-28
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大数据时代政府决策的变革之道_李霖

目前我国各级政府部门已经开始尝试利用大数据来为政府决策提供参考,这样的"大数据决策"将成为政府决策的常态。大数据的迅速发展给政府决策理念、决策模式带来了全新的机遇和挑战,面对决策客观环境大数据化,各级政府在大数据挖掘能力、传递效率、关联应用能力以及数据分析能力等方面严重不适。应对挑战,当前必须通过树立大数据理念,完善相关制度和机制,转变政府决策模式,培育专业人才等手段,进一步提升大数据时代政府科学决策能力。

  • 2021-06-28
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银行信贷顺周期性的微观行为特征与优化控制_基于青岛市大数据平台_时东

银行信贷管理具有明显的周期性,尤其是在经济下行期银行的"避险"行为比较突出。基于青岛市大数据平台,本文对经济下行期银行信贷管理行为进行研究,力图总结出银行的微观行为特征。本文认为银行的风险敏感度和预见度并不高,行为多表现出短期应激性,主要表现是前置性强势和风险处置弱势的双重特征,并且银行在对待周期性行业和非周期性行业方面呈现出较大差异。银行的行为特征有其内在组织和市场根源因素,通过对根源因素开展可控性分析,对其优化控制可以缓解银行信贷的顺周期性。

  • 2021-06-28
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大数据在城市规划中的应用_来自北_省略_市城市规划设计研究院的思考与实践_茅明睿

大数据是当前最热的话题之一,在城市规划及相关领域,一批城市规划、地理、计算机等学科的研究者开展了一系列基于大数据的城市研究,形成了当下的一股热潮,并迅速对城市规划产生了冲击,引起了规划行业的重视。本文分析了大数据之所以能够迅速对城市规划产生影响力的两个重要因素:开放数据运动和互联网——尤其是新浪微博上的规划圈,并通过一系列事件描述了大数据对城市规划产生影响的历程。尽管基于大数据的各类城市研究初具规模,但大数据在城市规划中的实际应用却很有限,本文分析了制约大数据在城市规划应用的几个主要原因,以及城市研究与城市规划的不同。最后本文从战略层、基础层、研究层、应用层四个方面介绍了北京市城市规划设计研究院在对大数据应用的相关问题进行分析之后所做的战略规划和实践案例。

  • 2021-06-28
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5G毫米波短距离链路雨衰减特性分析

雨衰减严重影响第5代(the 5th Generation,5G)移动通信系统性能.在路径长度小于1 km的 短距离链路情况下,现有雨衰减预测模型调整因子大于1,导致预测雨衰减随路径变短而增大,无法支撑毫 米波短距离链路系统设计.通过分析国际电信联盟无线电通信部(Radiocommunication Sector of International Telecommunication Union,ITU—R)短距离链路雨衰减试验数据,发现湿天线衰减与路径雨衰减相当, 得到毫米波短距离链路必须考虑湿天线衰减的结论.建立了湿天线衰减与降雨率的关系模型,分频段对模型 参数进行了拟合,拟合结果与实测数据吻合得较好.提出了考虑湿天线衰减的短距离雨衰减建模新思路,可 解决短距离雨衰减预测问题.研究结果有助于提高5G毫米波系统余量设计的可靠性.

  • 2021-06-28
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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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