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智慧楼宇综合应用服务平台建设方案

智慧楼宇服务平台是一个将传统控制技术、企业级系统集成技术和最新的移动互联网技术进行深度融合的智能化集成平台。可以灵活地提供以服务为中心的各类应用和大数据分析,从而帮助楼宇业主和物业经理在实现楼宇运营管理流程标准化的同时,提高楼宇运营效率,降低运营成本和能耗。

  • 2021-06-22
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一种面向工业互联网时序数据预测的云端-边缘协同深度学习装置

本发明提供了一种面向工业互联网时序数 据预测的云端边缘协同深度学习装置,旨在解 决由传输延迟和海量数据传输导致的云计算非 实时相应问题,通过包含两种数据驱动的预测模 型边缘层预测模型和云端预测模型以及三个数 据处理层面工业设备层边缘层及云层。本发明 通过基于分布式云端边缘协同的工业设备时序 数据预测方法,在硬件条件有限的边缘设备中进 行算力需求较少的初步数据处理并将结果实时 反馈,用来满足特定工业领域的实时性要求。

  • 2021-06-22
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大数据时代教育治理转型的前瞻性分析_机遇、挑战及演进逻辑

大数据时代教育治理转型的前瞻性分析_机遇、挑战及演进逻辑

  • 2021-06-22
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智慧楼宇:访客机人脸识别通道解决方案

人脸识别访客机采用人脸识别结合证件扫描技术实现访客登记;访客只需在第一次来访 时携带证件进行人脸注册登记, 往后来访就能实现“刷脸通行”的功能,无需再出示证件;真正做到便捷、安全、快速的访 客流程,大幅提升用户接待工作效率、服务品质和单位形象。

  • 2021-06-22
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智能楼宇防盗报警系统的设计与解决方案

某地区新建一大楼,有40层。该楼为智能化程度要求比较高的综合性办公楼,该楼25层以下为出租的写字楼,25层以上为该市民防办的办公和指挥中心,因此意义重大,对于防盗报警系统的要求也比较高和特殊。 在对该楼设计防盗报警系统时,甲方提出了如下要求,该系统在公共区域安装移动探测器,在一些室内安装紧急按钮,要使用多媒体电脑进行管理,要求将系统划分成若干区域,可以使用键盘对系统进行布撤防,报警后要在键盘上显示并发声,在电脑上要有报警防区的详细资料,并能自动弹出电子地图,报警信号要上传至ba系统的管理中心,甲方还提出将巡更系统和报警系统集成在一起。

  • 2021-06-22
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人工智能行业研发投入、创新策略与企业绩效——基于112家上市企业的实证研究

基于双元理论,以2015—2019年人工智能A股上市公司作为研究样本,研究我国人工智能企业的研发投入、 创新策略与企业绩效三者关系。实证结果袁明:探索式创新负向调节企业绩效(不显著),利用式创新正向调节企 业绩效(不显著);加入调节变量研发投入后,探索式创新显著正向影响企业绩效,利用式创新则显著负向调节企 业绩效。稳健性检验的结论与此一致。探索式创新和利用式创新是企业内部、企业与外部环境的协调统一,我国人 工智能企业应坚持自主创新,不断加大研发投入,构建自主生态,增强产业韧性;政府应加强政策引导,营造创新 氛围。

  • 2021-06-22
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人工智能技术应用对制造企业员工岗位技能影响研究_——基于广西柳州大型制造企业实证分析

在人工智能科技产业的发展上,北京市、杭州市和深圳市走在了全国乃至世界 的前列。区域经济转型升级过程中创造的智能化需求牵引、平台主导的创新生态系统及其开 放性、金融资本的积极参与和地方政府政策的积极响应,是三地人工智能科技产业发展的主 要动力和机制。受产业基础和科技创新资源条件的影响,三地在平台类型、创新要素集聚方 式和政策导向上存在着明显的差异,使人工智能科技产业发展表现出明显的区域性特征。在 人工智能与产业加速融合发展的过程中,完善消费互联网平台和培育以硬科技为代表的产业 互联网新型平台、突破关键技术制约、实现新的创新循环,是进一步推动人工智能科技产业 发展的根本途径

  • 2021-06-22
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专利互引视角下的企业技术溢出研究_——以百度等人工智能企业为例

人工智能发展十分迅速 ,企业在芯片 、无人驾驶 、金融 、通信领域等投入人工智能的技术研发 ,基于专利互引视角 分析创新生态系统内人工智能企业技术外溢和竞合态势 。 构建了直接引用系数 、技术感应度 、技术影响力系数等技术 溢出指标 ,以百度等 10 家企业 2010 - 2018 年的人工智能专利数据为样本进行技术溢出研究 ,分析了百度公司的直接 引用系数 ,各企业间的技术影响力系数和技术感应度系数 ,分析了企业技术溢出效应企业和竞合态势 。 研究表明 ,百 度 、华为集中了大量的人工智能专利 ,在人工智能产业中技术感应力较高 ,对其技术需求较大 ,技术溢出效应十分明显 , 腾讯 、中兴技术影响力较大 ,对人工智能产业发展具有重要的带动作用 。 据此 ,提出人工智能企业协同发展建议 。

  • 2021-06-22
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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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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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