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国家电网有限公司物资采购技术规范(第2部分:专用部分)-- 智能变电站辅助系统综合监控平台 - 基础型配电站房

本标准规定了配电站房辅助监控设备的技术条件、功能配置、性能指标、检测规则等主要技术要求。 本部分适用于配电站房辅助监控招标。

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综合能源能耗监测平台技术方案

为响应2019年国网公司“三型两网”建设,促进坚强智能电网与泛在电力物联网融合发展,提升能源综合利用效率,提高客户参与度、感知度和满意度,奋力开创世界一流能源互联网企业建设的新局面。

  • 2024-04-03
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数字乡村发展动态-2024年第1期-中国通信院

2023 年 12 月 19 日至 20 日,中央农村工作会议在北京召开。会前,中央政治局常委会会议就开好这次会议,做好“三农”工作提出明确要求。

  • 2024-04-03
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碳排放监测平台解决方案(71页 PPT)

碳排放监测不是单一维度管理,需结合经营收入数据、成本数据进行管理,方能到位 ,碳排放监测不是单一维度管理,需结合经营收入数据、成本数据进行管理,方能到位

  • 2024-04-03
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智慧工地解决方案全文

建筑行业是我国国民经济的重要物质生产部门和支柱产业之一,在改善居住条件、完善基础设施吸纳劳动力就业、推动经济增长等方面发挥着重要作用,且建筑行业从业人员生产效率在逐步提高

  • 2024-04-03
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数字基础设施评估体系研究报告

报告在深入分析数字基础设施建设面临的五大新形势基础上,前瞻研判数字基础设施十大建设方向阶段特征和建设重点,系统构建形成新时代我国数字基础设施评估体系,旨在以评促建,以评促改,更快更好地建设数字基础设施,持续打通经济社会发展的信息“大动脉”,为网络强国、数字中国建设筑牢坚实基础。

  • 2024-04-03
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无线数字孪生网络实践和探索(16页 PPT)

数字孪生助力网络智能化决策、高效率创新、低成本试错,从而应对效率挑战、风险挑战、成本挑战推动网络演进升级。

  • 2024-04-03
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智慧水利行业数据治理解决方案(58页 PPT)

围绕全厅核心业务,充分运用“互联网十”、云计算、大数据等新技术,推进水利信息化资源整合共享和开发利用,强化信息化技术与水利业务深度融合。在对XX省水利厅各机关、省防办、水利厅直属单位、市州水务局信息化资源梳理的基础上,通过对水利信息化资源整合、统筹共建以及必要补充,优化水利信息化资源配置;整合现有业务系统资源和数据资源,建立统一的服务协同、数据交换的共享机制,实现XX省水利厅(局)与各级政府部门的信息共享和业务协同。

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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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