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物联网智能医院解决方案

以“低碳节能、科技智能、高效安全”时代特点,以医院分布最广、数量多、位置好、天生带电、扩展方便的照明为主要的物联网载体,利用WF-IoT 技术“一网多用、一物多能”的特性,对医院的环境参数(照度、环境、有害气体、空气质量等)、设备设施(急救、动力、空调、新风、安防等)、人员(人员信息、位置动态等)、医疗器材等进行采集和智能控制,形成一个从低层物联网末端到顶层业务应用云端的“融合网”。

  • 2021-03-19
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国内主流开放平台发展状况与盈利模式分析报告.pdf

Facebook的成功展示了开放平台的巨大潜力。从2008年开始,人人网和淘宝推出自己的开放平台计划;到2010年,新浪微博、百度、盛大、开心网、腾讯、360等国内互联网企业相继尝试开放部分自己产品服务与数据的API,展开对第三方开发者的争夺战。 到2011年底,这些开放平台无论从应用数量、开发者数量还是商业模式方面都有了一定的积累,但由于不同企业的策略不同和投入的力度不同,不同平台之间有相当大的差异。越来越多的开发者和站长希望通过开放平台进行自己应用的推广,而面对众多的开放平台,如果要全部进驻,则耗费的时间精力绝对不小。要选择哪些开放平台优先进驻或是否可以放弃一些开放平台,都是开发者们关注的事情。51CTO调研中心本次的报告通过对主流开放平台目前的状态进行分析比较,试图为开发者们提供一些参考意见。 本次调研数据主要收集自互联网,包括各个开放平台公开发布的数据,第三方调研机构公布的数据,以及微博等用户网络对各开放平台的评论内容。

  • 2021-03-19
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如何解决多机房、多网络下的物联网部署方案?

随着物联网的迅速发展,场景联动越来越普遍,那么敲门砖的连接服务该如何实现呢?本文作者作为360 IoT 云连接服务技术负责人,他从结合自身的实际开发经验,详解连接服务的设计方案,以及连接服务里多机房多网络的落地实践。

  • 2021-03-19
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中国区块链产业生态地图报告

区块链是技术整合创新、金融创新、组织方式创新、产业应用创新的多维度创新,以服务实体经济、政务民生以及公共服务等领域为落脚点,以期实现整个地区和产业的资源整合与协同,服务于我国传统产业的数字化转型。

  • 2021-03-19
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三大挑战将扼杀你的物联网解决方案

我们都必须面对挑战,尤其是来自物联网的挑战!本文旨在剖析物联网项目中需要关注的三大挑战:回归,测试和模拟。当今,物联网面临的最大难题是如下的三大技术挑战: ? 规模大; ? 功耗低; ? 难以控制的无线通信。 在本文中,我们将详细介绍所有物联网平台都必须面对的三大基本问题。作为如何在现实环境中解决这些问题的一个实例,让我们看看Thingsquare物联网平台是如何解决这些问题的。

  • 2021-03-19
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量子云计算发展态势研究报告

分析国际、国内量子云计算整体发展状况,从技术、服务、产业、测评四个方面阐述了量子云计算发展特点及态势,为业界推动量子云计算产业和生态未来发展。

  • 2021-03-19
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智慧公路信息化的物联网方案

全球交通问题日趋严重,主要体现在交通事故、交通拥堵、道路健康三个方面。 交通事故:全球每年因公路交通事故造成的经济损失高达5000亿美元,预测今后20年内,全球公路交通事故每年将导致130万人死亡。中国仅2018年交强险赔付即达到1384亿元。 交通拥堵:美国2017年交通拥堵照成的经济损失达到3050亿美元,国内的交通拥堵造成的经济损失也正在日益增长。北京2017年交通拥堵造成的时间成本损失达1049元/月,占月均工资的12.4%。 道路健康:美国在2025年前需要花4.5万亿美金修复美国道路的基础建设。中国每年道路养护费用约一万亿元(2018年收费公路16.81万公里,占比3.5%,收费公路养护支出589.3亿元)。 由此可见,交通安全、交通拥堵、道路养护是交通系统的三大主题,几乎所有的科技创新都以此为中心,而智能网联与智慧公路正是解决上述问题的有效手段。

  • 2021-03-19
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自动驾驶联网技术解决方案

全球处于车联网产业发展领先地位的国家和地区持续在政策层面支持自动驾驶技术发展,积极修改法律适应产业发展,加快推进车联网、自动驾驶等领域标准制定,并积极推动标准合作。

  • 2021-03-19
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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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