（疫情防控）综合云平台建设方案2020（新版）

疫情防控综合云平台通过人脸身份信息数据，提供相关的核查上报、数据分析、数据报告等服务。不仅能够帮助企业、学校、社区、城市进行信息整合，便于进行规范化、系统化的管理，还能够帮助政府部门在防疫期间实时、动态掌控各市区、社区、村镇的疫情情况，进而为合理的决策和部署奠定基础。

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【精品】城市云数据大屏

数据大屏和数据报告，是结合京东商城用户、商家、商品、订单及售后等各类数据，为地方政府或企业提供指定产品的大数据分析服务。京东大数据拥有销量及销售额趋势、客户分群等几十个维度的用户标签，可以针对不同行业匹配专属标签。通过数据分析，了解指定品类的客户群体属性、行为与需求，并与企业能提供的服务进行精细化匹配，拓展企业对客户本质的认知，精细化指导地方产业的运营决策。

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VR智慧教室解决方案

虚拟现实（Virtual Reality，简称：VR）技术是一种全新的技术，近几年来，随着计算机技术、网络技术和虚拟现实技术的发展和国内外众多公司及科研机构的纷纷关注，虚拟现实技术在教育的应用中取得了良好效果它不仅弥补了传统实践教学方式中的不足，同时也丰富了教学手段和方法，对于教育的理论教学，通过虚拟现实技术可以了解实验仪器的结构、原理及使用方法并科学验证相关理论，加深学生对理论的认识。

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网络安全等级保护-主打PPT-深信服

首先传统的防病毒引擎是采用固定的特征识别与匹配的算法，同时依赖于静态特征库，通常特征的提取需要安全专家进行人工研判，效率低下，面对业界越来越多的恶意病毒，应对乏力；SAVE安全智能检测引擎采用人工智能的算法，结合深信服云端的大量优质样本进行深度分析，自适应调整病毒防治模型；从特征自动提取到算法的自我优化实现自动化、自适应的病毒防治；在安全效果层面，传统引擎对于未知及勒索病毒无法有效防护，但是基于深信服SAVE引擎可通过数据泛化技术，基于已知的知识维度来预测未知及勒索病毒，有效提升病毒防治的安全效果；

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银行业数据指标体系建设实战

面对复杂多变的数字化业务场景，由于缺乏顶层指标体系和指标管理规范，普遍存在IT数据和业务数据规范性较差、无法有效关联、场景覆盖不全等状况。云智慧根据银行业务需求特点，面向关键业务和IT管理的顶层规划，打造了集中、统一、规范、高效的指标管理体系，充分挖掘IT数据和业务数据中潜藏的商业价值，为数字化转型赋能。

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2020智慧文旅云平台建设方案

全域智慧旅游云数据中心：我们本着统一数据标准、统一交换接口、统一基础信息、统一地理信息、统一技术平台的原则进行设计，开发六大信息数据库，形成智慧旅游云平台的核心，支撑四个智慧平台的功能得以实现；它是智慧旅游云平台的核心组成部分是支撑四个应用平台的功能实现的基础；是各类信息存储、交换和共享的数据源；后期通过大数据的采集，了解游客需要变化，形成游客数据积累和分析体系，实现科学决策和科学管理。

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基于区块链的供应链金融服务平台

区块链具有去中心化、稳定安全和防篡改的特点，随着区块链技术的进一步完善与应用，区块链将与金融、医疗、物流等传统行业结合。这将会颠覆部分行业中现有的运作模式，重构一张价值传递的网络。在供应链金融领域进行了区块链应用的探索，构建了一个基于联盟型区块链的供应链金融服务平台。该平台将区块链技术与传统系统结合，为供应链上的各方提供了更加便捷的融资方式，提高了供应链的透明度、可追溯性和安全性。

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数据库云灾备解决方案介绍

对于IT而言，容灾就是一个提供能防御各种灾难的计算机信息系统。当政府、企业、商家的核心IT系统在遭受如：火灾、水灾、地震、战争、人为破坏等不可抗拒的灾难和意外时，能够有效保护数据幵及时恢复生产系统的正常运行

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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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Token技术·产业链·经济从本质到出海的深度研究 (2026)

国产大模型依托电价、硬件、工程化优化形成低成本优势。海外输入价格(美元/百万Tokars)出价格美元/百万Tokens大模型普遍采用付费模式，定价显著高于国内，OpenAl、ClaudeDepSek V3DeepSeek V3.2较少用于代码生成和Agent运行deapseck等模型每百万Token定价10-25美元，国内模型仅为0.8-2.5美元，MeiMax-M27HNMAXMoonshot AMMo-V2-PrxiaomiGLM-5中等难度任务可用横型智谐Qwen3.5-397B-A17BSQwenGeminiGemini 3.1 Pro PreviewGPT-5.4 (nigh)ANTHROPICCaude Sornet 4.6 (max)Claude Opus 4.6 (ma)ANTHROPIC高难度任务可用模型GPT-5.4 Pro (high)制表:吴俊宇2.工程师在执行中等难度的任务时，通常使用Cade Somd48 (na)，GPT54 (0ig)等模型，以及国产模型价格差距约8-10倍。

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具身智能训练场研究报告（2026年）

本研究报告自2026年4月启动编制，分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段，面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。