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城市智慧应急指挥中心大数据信息化系统集成整体设计方案(589页 WORD)

依托大数据深度挖掘和可视化技术,完善专家系统、决策支持系统、模型库管理系统和决策指挥系统来充实决策依据、优化分析手段、整合应急资源。四是健全城市应急信息服务系统。加快推进“智慧政务”工程,完善应急管理平台的数据采集与储备系统、灾情预警系统、信息报送与发布系统、舆情监控与引导系统、公共安全事件信息跟踪与反馈系统等,从而实现城市公共安全数据汇集与调度、辅助决策分析与指挥调度、跨部门数据集成与业务协同,支撑和促进城市公共安全应急管理信息化建设中的信息资源整合、共享和业务协同,满足应急平台云端化的研发趋势与应用需求。

  • 2023-07-14
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2022保险业数字化客户经营白皮书

近年来,在国家政策与宏观市场环境的双重推动下,保险业的数字化转型迅速深化,各保司在客户经营、产品创新、客户服务、数据应用、创新人才等方面多举并行,其中客户经营数字化更是重中之重。特别是 2020 年以来,疫情给保险业的客户经营带来更多挑战,同时也推动了保险业在客户经营方面的数字化进程。

  • 2023-07-14
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  • 44页
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智慧应急(应急指挥中心)项目建设方案(158页 WORD)

为应对日趋复杂的自然灾害和安全生产形势,全面贯彻落实全省应急管理工作会议精神,回应党和人民对应急管理工作的殷切期盼,进一步推动安全风险的源头治理,保障人民群众生命财产安全,根据相关文件要求,我市迫切需要紧密结合现有实际情况及应急管理局职责,充分运用云计算、大数据、物联网、人工智能、移动互联等新一代信息技术,开展市级应急指挥中心建设,推进与省应急管理信息系统对接,全面支撑具有系统化、扁平化、立体化、智能化、人性化特征,符合新时代应急管理工作要求的信息化体系,推进先进信息技术与应急管理业务深度融合,用科技创新为应急管理各项工作提供基础性、全局性的支撑保障,提升人民群众的安全感、获得感和满意度,为加快建设宜居幸福创新型国际城市和率先全面建成较高水平小康社会奠定坚实基础。

  • 2023-07-14
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  • 161页
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智慧园林平台建设方案(30页 Word)

建设绿色的城市,需要大规模园林扩展,但要降低资源、能源和人力需求,需要一个先进的园林绿化数据采集平台。 需要采集保存管理和大量检索数据,为园林规划提供数据支持,却不能够加强管理成本和管理复杂性,需要一个强大的数据存储计算平台。 必须快速将信息转变为洞察力,便与规划、决策需要有一个数学模型支持的辅助规划决策平台。 预防、预警、预案措施有效管理风险,以便于集中精力开展创新工作需要有一个完善的数据挖掘数学模型支持的分析平台。 方便右后园林数据与其他平台数据对接交互,需要一个API开放共享平台。

  • 2023-07-14
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数字乡村解决方案为乡村振兴赋能

坚持农业农村优先发展全面推进乡村振兴 走中国特色社会主义乡村 振兴道路,全面实施乡村振兴战略,强化以工补农以城带乡,推动形成工农互促、城乡互补、协调发展、共同繁荣的新型工农城乡关系,加快农业农村现代化。提高农业质量效益和竞争 力 实施乡村建设行动 健全城乡融合发展体制机制 实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接

  • 2023-07-14
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2023年中国银行业数字化转型研究报告

银行数字化转型背景介绍:①大势所趋:银行业数字化转型;②顶层规划:构建数字金融新格局;③疫情影响:“后疫情时代”的挑战;④外部竞争:互联网公司入局造成冲击;⑤内部投入:银行业IT投入逐年稳步增加;⑥技术进步:前沿技术与银行业高度契合。

  • 2023-07-14
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智慧公园管理系统可行性研究方案报告

智慧公园是智慧龙华的重要组成部分,是提升居民日常休闲感受的重要载体。此次智慧公园的建设在龙华区选择一个面积大于10万平方米的公园作为智慧龙华之智慧公园首期建设的样板点公园。同时智慧公园建设将实现与智慧龙华无缝对接,通过政府平台,提供统一的公园休闲、游览、资讯及宣传等公共服务。为推进龙华公园监管信息系统应用及网络平台应用的规范化、常态化,提升智慧公园信息化建设管理水平,我司特制订本方案

  • 2023-07-14
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6G业务白皮书

本白皮书重点阐述了 6G 的六大场景及其典型业务案例,并深入剖析了典型业务的发展历程、应用场景、关键技术等方面的内容,以期更加全面深入地展示 6G 的应用前景和潜力。通过发布《中国联通6G 业务白皮书》提出“3+6+X”6G 未来全景视图,其中“3”代表三类需求,“6”代表沉浸式通信、超大规模通信、极高可靠低时延通信、人工智能与通信的融合、感知和通信的融合、泛在连接六大 6G场景,“X”代表六大 6G 场景下多元化的典型业务案例。讨论这些场景是为了更好地理解它们的应用价值、技术挑战和商业机会,为未来在场景中的实践提供指导和支持。

  • 2023-07-14
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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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