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智能安防行业投资分析报告

人工智能被认为是第四次工业革命的主要使用技术,获得了各行业的极大关注。中国政府高度重视人工智能技术的推进和产业化落地,发布一系列促进人工智能发展的相关政策。例如,2016年6月,工信部等出台《“互联网”人工智能三年行动实施方案》;2018年1月,国务院出台《关于推进城市安全发展的意见》;2019年12月,交通运输部出台《推进综合交通运输大数据发展行动纲要》;2020年3月,国家市场监管总局出台《居家安防智能管理系统技术要求》等。以上这些政策规划中多次提到将人工智能技术应用于公共安全领域,进行技术创新、产品和应用创新。

  • 2021-06-23
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美国力推第三次人工智能技术浪潮及AI对智能建筑的影响

人工智能正越来越成为人们生活中熟悉的“伙伴”。人工智能技术在建筑领域的应用也已经成为现实。随着时代发展的步伐,各种人工智能技术在建筑设备中的应用将会愈来愈多。文章介绍了“美国为什么要力推第三次人工智能技术浪潮”的原因,并阐述了“人工智能技术对智能建筑行业可能的影响”等问题。

  • 2021-06-23
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能源大数据应用中心功能体系及应用场景设计

能源大数据在推动能源资源按需流动和能源结构优化转型方面具有巨大的潜在应用价值。在调研国家 能源信息系统和能源行业企业大数据平台的基础上,以河南省能源大数据应用中心为范本,明确了能源大数据 应用中心的发展定位,提出了“三大平台、两大体系”的架构设计、安全防护和数据全过程管控方案。针对政府、 企业、公众3类服务对象,梳理了多元化应用分析体系的开发思路和建设蓝图,并以辅助政府决策和便民服务的 场景为例,介绍了能源大数据应用场景的功能设计方案。

  • 2021-06-23
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基于大数据方法的高校图书馆数据画像研究——以天津商业大学为例

随着大数据时代来临,高校图书馆传统的管理和运营模式已不能满足阅读者需求。文章针对高校图书馆对阅读者 喜好了解的缺失,书籍引进、摆放规律不人性化,部分书籍闲置或紧缺等问题,对天津商业大学图书馆阅读者数据进行精准分析, 从多维度建立数据模型,绘制清晰明了的关键词数据画像,并参照该画像内容,对图书馆的资源建设和服务提出合理的建议,为 相关院校提供参考。

  • 2021-06-23
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5G智慧港口行业应用安全解决方案

技术在港口行业的推广应用是建设智慧港口的重要内容和必由之路.如何保障智慧港口的安全成为急需解决的重要问题.介绍5G在智慧港口的典型业务场景,分析了安全需求,提出了一种覆盖云网边端的全方位的安全防护方案,可为5G在智慧港口行业落地应用中提供技术参考.

  • 2021-06-23
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基于数字孪生与区块链的智慧农业系统研究

:数字孪生与区块链等新一代数字技术正广泛应用于农业领域中,推动现代农业向智慧农业方向快速发展。数字孪生是一项用数字技术创建真实对象的数字等效物的技术,用于在虚拟空间中反映其状态或行为。而区块链与数字孪生的结合将进一步增强孪生数据和应用结果的可信性。将数字孪生用于农业领域,可以帮助农民进行农业生产的远程管理和科学决策。本文分析了数字孪生体在产品生命周期中的作用,介绍了 6 种不同的数字孪生应用类别,并结合农业生产管理的特点设计了数字孪生系统的实施模型结构。最后,针对具体的金银花采摘应用场景对数字孪生系统的结构进行了更详细的设计。

  • 2021-06-23
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大数据时代我国数据意识培养路径探析

身处大数据时代 ,如何有效运用大数据使其切实发挥更大的社会效益与经济效益是一个重大的现实课题 。 其中 ,培养良好的数据意识尤为重要 ,因为数据意识是“数据强国”实现的关键因素 。 要改变我国现实发展中数据拥有和 数据价值发挥失衡的现状 ,就需扭转人文与科学失衡 ,惯用直觉思维以及重视经验的“取道中庸 、不善精准”的传统思维 模式 ,强化“以人为本”理念 ,坚持理论联系实际原则 ,从理论建树 、行为实践 、制度完善以及人才培养等方面切实培育良 好的数据意识 。

  • 2021-06-23
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大数据时代开源情报的知识危机与应对策略_赵宁

大数据时代,信息过载、信息噪声和信息迷失给开源情报工作带来相应的负面影响,解决因知识的局限性造成情报失察、决策失误的开源情报"知识危机",有利于海量信息分析生成准确、有效的开源情报,推动知识经济发展。[方法/过程]通过开源情报的知识链流程模型建立与分析,提出提高知识获取效率、知识完备性检验共治、知识共享存储获取的策略和可行性分析。[结果/结论]从开源情报的知识链管理视角提出缩短知识形成链条、减少偏见错误、有序化知识的应对思路,使得开源情报全面、高效、可利用性强,为开源情报工作完善发展提供信息治理和情报组织管理的借鉴。

  • 2021-06-23
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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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