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点都 PWS 智慧物管工作系统

点都 BDP 智慧社区全息大数据平台包含面向社区街道及住建局物业政府主管部门的点都 EGS 智慧社区政务系统;面向社区物业公司的点都 PMS 智慧物业工作系统;面向社区居民生活增值服务的点都 COS 智慧社区运营系统以及全面整合社区智能硬件的点都 IOT 智能硬件物联系统等四大产品体系。 未来,点都公司将一如既往的为探索全球智慧社区产业新模式而努力,矢志成为全球智慧社区服务的领航者。

  • 2021-06-23
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能源大数据应用中心功能体系及应用场景设计

能源大数据在推动能源资源按需流动和能源结构优化转型方面具有巨大的潜在应用价值。在调研国家 能源信息系统和能源行业企业大数据平台的基础上,以河南省能源大数据应用中心为范本,明确了能源大数据 应用中心的发展定位,提出了“三大平台、两大体系”的架构设计、安全防护和数据全过程管控方案。针对政府、 企业、公众3类服务对象,梳理了多元化应用分析体系的开发思路和建设蓝图,并以辅助政府决策和便民服务的 场景为例,介绍了能源大数据应用场景的功能设计方案。

  • 2021-06-23
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基于大数据方法的高校图书馆数据画像研究——以天津商业大学为例

随着大数据时代来临,高校图书馆传统的管理和运营模式已不能满足阅读者需求。文章针对高校图书馆对阅读者 喜好了解的缺失,书籍引进、摆放规律不人性化,部分书籍闲置或紧缺等问题,对天津商业大学图书馆阅读者数据进行精准分析, 从多维度建立数据模型,绘制清晰明了的关键词数据画像,并参照该画像内容,对图书馆的资源建设和服务提出合理的建议,为 相关院校提供参考。

  • 2021-06-23
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上海_十四五_时期智慧交通发展前瞻与思考

在“新时代、新机遇、新发展”的大背景下,上海交通信息化和智能交通建设,正在向智慧交通发展的新阶段迈进。围绕城市精细化 管理、交通强国建设、数字交通规划、新型基础设施建设、城市数字化转型等重要发展理念,文章梳理上海智能交通建设现状和基础,分析“十三五”末期发展特点与新时代智慧交通的发展要求,对“十四五”时期智慧交通的发展进行前瞻与思考,提出了“交通场景泛感知基础建设网络化、城市交通治理与城市精细管理融合化、一站式公众出行信息服务综合化、创新技术驱动交通智慧化、长三角区域综合交通信息一体化、城市交通数字化转型常态化”的发展目标。以数据驱动、科技赋能,以机制创新、业务协同,全面激发智慧交通建设的创造力与活力,把握数字化新时代的发展主动权。

  • 2021-06-23
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基于大数据K-means聚类算法的在线学习行为路径的研究

针对现代学生信息化管理水平比较低的问题,提出了基于大数据 K-means 聚类算法的在线 学习行为路径设计。首先,对大数据 K-means 聚类算法进行分析,创建学生在线学习行为模型和 行为分析平台。另外,将学生的学习行为作为基础,将其作为大数据来源,实现预测分析与实例验 证。通过结果表示,此模型预测结果和实际情况相互吻合,平均预测误差在 5%以下,对使用方法 的有效性进行验证,以学生学习行为特点对行为规律进行分析,指导学生学习行为朝着全面健康 发展。

  • 2021-06-23
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精选2021年柔性取暖器龙头彩虹集团公司渠道拓展分析报告

公司于 1994 年 3 月 2 日在成都成立,其主要控股股东彩虹实业的前身为成都市电热器厂。公司主要从事电热毯、取暖器具等家用电器产品,电热蚊香片、电热蚊香液等家庭杀虫产品的研制、生产、销售和进出口业务。彩虹集团是我国电热毯行业的龙头企业,2016 年 至 2018 年间电热毯销量稳居全国第一,也是我国卫生杀虫用品的知名企业,具有较高的知 名度并保持较强的行业竞争力。经过多年发展,公司已经形成一定的品牌效应,并于 2020年 12 月 11 日在深圳证券交易所主板市场上市。

  • 2021-06-23
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公司研究彩虹集团-柔性取暖器龙头静待渠道拓展-21061517页

Table_Summary 推荐逻辑:根据中国家用电器协会的说明, ] 2018 年我国电热毯市场规模约 53 亿元。根据中商产业研究院数据显示,预计到 2022 年中国市场杀虫驱蚊市场规 模有望突破 100 亿元。公司作为电热毯行业龙头(2018 年市场份额为 11.5%), 深耕西南地区。随着公司募资扩产,突破产能瓶颈,提升高端产品生产能力; 完善渠道建设,拓展非西南地区的经销商数量,经营有望稳步增长。

  • 2021-06-23
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精选2021年卫星应用行业航天宏图公司竞争优势分析报告

以自主基础软件平台PIE系列产品的核心技术为依托,立足自然资源、生态环境、应急管理、气象、海洋、水利、农业和林业、其他有关部门等多行业的应用,形成以“核心软件平台+行业应用+数据服务”为主要特征的稳定商业模式,成长为国内领先的遥感和北斗导航卫星应用服务商。

  • 2021-06-23
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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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