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智慧公交四维解决方案

通过对公交车辆运营的动态监管,将需关爱人群(如老人)上下车情况进行动态监测,为需要关爱的人群上下车的乘车安全提供保障,向亲属家长、监护人等提供被关爱人群的乘车情况动态信息, 发放IC卡,通过安装在每辆车上的IC卡刷卡机,上车时刷卡,记录者人或需要关爱的人群的上下车情况,通过短信平或关注企业微信公众号,往亲属、家长、监护人的手机发送相应的短信提醒,让家人知道乘客动向,

  • 2025-05-20
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智慧园区一体化解决方案

山东联通是省内唯一具备“云”国家安全认证资质的运营商,目前已为百度、阿里、腾讯、新浪、优酷等100余家大型互联网公司,中国银行、招商银行、中信证券等金融类用户,及海尔、海关等数百家本地政企客户提供优质的云服务

  • 2025-04-16
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国网浙江省电力有限公司 章枫等|基于数学形态学的电力系统灵活调节能力充裕度分析

电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位,为了研究这一问题,本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证,可以得到以下结论。

  • 2025-04-11
  • 阅读299
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电力系统数字化解决方案

供电所作为电力服务的最基层单位,肩负着故障抢修、设备巡检、低压业扩、电费催缴等重要工作职能,供电所数量庞大,分布广泛,员工老龄化严重,平均年龄在45周岁以上,各专业流转到供电所层面的业务应用繁多,基层使用系统负担较大,缺少统一的管理手段和辅助工作改进的系统工具,亟需解决横向业务贯穿,基于各专业的数据融合分析,完成数字化转型,真正实现基层减负.

  • 2025-04-11
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天津职业技术师范大学 陈庆斌等|基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法

针对光伏功率随机性较强等问题,提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析,通过最大信息系数提取主要影响特征;其次,结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数,挑选相关性较强的历史日构建训练集;然后,利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列,计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项;最后,对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测,对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测,将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证,在不同天气条件下,所提模型整体预测误差最小,可有效提高预测精度。

  • 2025-04-02
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DeepSeek、Manus与AIAgent行业现状

大模型聚焦语言处理,以文本交互被动响应指令,应用于内容生成等场景;AlAgent以LLM为核心,具备多模态交互和自主执行能力,可完成跨场景复杂任务。

  • 2025-04-01
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智慧供应链解决方案

“智慧供应链”是结合物联X技术和现代供应链管理的理论、方法和技术,在企业中和企业间构建的,实现供应链的智能化、X络化和自动化的技术与管理综合集成系统。

  • 2025-03-31
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DeepSeek技术溯源及前沿探索

DeepSeek模型并非是颠覆性基础理论创新 (Transformer-based),其对算法、模型和系统等进行的系统级协同工程创新,打破了大语言模型以大算力为核心的预期天花板,为受限资源下探索通用人工智能开辟了新的道路。

  • 2025-03-25
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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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