• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

_面向道路交通的C-V2X车路协同应用研究

阐述C-V2X车路协同技术实现自动驾驶,在智慧交通实施中的可行方案,自动驾驶公交作为车路协同应用的典型应用场景。基于车路协同的感知技术,探讨C-V2X车路协同系统应用示范和技术路线。关键词:车联网,控制系统,车路协同,C-V2X。

  • 2022-08-05
  • 阅读150
  • 下载0
  • 3页
  • pdf

_面向6G的车联网关键技术

从场景定义、性能指标等多个方面介绍了 6G 技术的研究情况,分析了 6G 赋能下智能车联网系统的发展方向。6G 车联网系统的关键技术覆盖全域感知决策、空天地一体化通信、多层级边缘智能、数字孪生交通、边缘服务安全五大方面。6G 新技术赋能的车联网系统,将进一步推动出行智能化、服务泛在化、管控全局化的新时代智能交通愿景的实现。

  • 2022-08-05
  • 阅读157
  • 下载0
  • 4页
  • pdf

_聚焦车路协同与自动驾驶 探索打造交通强国新名片

车路协同与自动驾驶是全球科学研究热点,是引发交通运输方式发生重大变革的前沿引领性技术,也是我国交通运输行业加快推进创新发展、高质量发展的重要探索方向,有望成为继“中国高铁”“中国桥梁”之后,实现我国由“交通大国”走向“交通强国”的又一张新名片。

  • 2022-08-05
  • 阅读128
  • 下载0
  • 4页
  • pdf

_基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究

针对车联网中数据流量爆炸式增长而引起的业务响应时延过高的问题,提出了一种基于移动边缘计算 的蚁群模拟退火算法缓存策略(ACSAM)。 首先,在基于 5G 的车—边—云协同系统架构下,以最小化内容下载 时延为目标,建立了通信计算模型;其次,采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部最优解;最后,使用模 拟退火算法对局部最小下载时延进行扰动,并以一定概率接受新解,从而得到全局最小下载时延,即保证了内容 被预缓存在最佳的位置。 仿真结果表明,在车—边—云协同架构下,ACSAM 缓存策略可显著减少传输冗余,降 低下载时延。

  • 2022-08-05
  • 阅读161
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

_基于物联网的智能交通系统设计与实现

针对城市交通拥堵问题,提出一种基于物联网的智能交通系统,给出系统设计、实现、测试过程。 系统采用传感器和无线传感器网络全面感知多种交通信息,并且通过网络安全可靠的传输数据。

  • 2022-08-05
  • 阅读116
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

_基于单片机的智能交通灯的设计

文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量,并传送到以 51 单片机为核心控制器的交通灯控制系统中,通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明,该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。

  • 2022-08-05
  • 阅读136
  • 下载0
  • 4页
  • pdf

_基于大数据分析的智能交通云平台建构

随着我国科学技术的不断进步和发展,智能交通系统已经广泛应用于我国的高速公路工作中。智能交通系统的出现有效地解决了公速公路的交通问题,为高速公路的发展奠定了坚实的基础,做出了巨大的贡献。智能交通也是交通领域的主要研究课题之一,它涉及各种技术的综合运用

  • 2022-08-05
  • 阅读158
  • 下载0
  • 2页
  • pdf

_基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法

为提高智能交通下多匝道协同控制能力,提出基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法。构建智能交通下路网均衡配置模型,采用分区块化网格划分方法实现多匝道协同参数解析和融合控制,结合车路协同参数调节的方法,构建多匝道协同控制目标函数,通过交通网络的流量参数分析,实现对多匝道协同规划和路径优化设计; 采用车路协同技术实现对多匝道协同规划和智能控制,实现多匝道协同空间规划设计。仿真结果表明,采用该方法进行多匝道协同控制的交通规划能力较好,交通流量控制能力较强,缩短了车均延误时间。

  • 2022-08-05
  • 阅读128
  • 下载0
  • 4页
  • pdf
上一页 1 …… 836837838839840841842843844845846 …… 7954 下一页 共 63627 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

  • 阅读433
  • 下载5

中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

  • 阅读677
  • 下载6

中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

  • 阅读607
  • 下载4

OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

  • 阅读550
  • 下载0

最新上线

瓦特电力配网台区储能应用解决方案

我国各地区发展不平衡,在原有老旧台区电网改造方面受到资金的制约,原有低压配网供电线路供电半径过长,供电线路线径过小导致线路压降增加,造成线路末端用户电压偏低。 老旧台区线路多位于偏远山区农村,住户较分散,随着生产生活用电负荷增长迅猛,使高峰期配电变压器不堪重负,造成台变重载甚至过载运行,同时线路电流过大会导致电压降增大,从而造成线路末端用户的电压偏低。

  • 阅读5
  • 下载0

围绕产品碳足迹的金融领域研究

在全球气候贸易壁垒升级与国内“双碳”战略深化的背景下,产品碳足迹已成为量化全生命周期碳排、重构国际贸易规则的关键工具。本文系统梳理了产品碳足迹的理论基础,涵盖核算标准、数据库建设及认证体系,并重点聚焦其在金融领域的创新应用。以商业银行为切入点,探讨基于产品碳足迹的差异化信贷投放、绿色供应链金融“链主-供应商”协同模式,以及碳生态数据平台的构建路径。针对当前标准体系不一、数据基础薄弱等痛点,本文从政策激励、数据基建与市场机制三个维度提出政策建议,旨在为构建完善的产品碳足迹金融服务体系提供理论支撑与实践参考

  • 阅读6
  • 下载0

新基建与新质生产力协同发展研究报告

当前,全球正经历新一轮科技革命和产业变革,数字技术、绿色技术、智能技术加速突破,世界经济格局深度调整。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,加快发展新质生产力、推进新型基础设施建设(以下简称新基建),成为构建现代化产业体系、塑造国际竞争新优势的战略抉择。

  • 阅读5
  • 下载0

星闪在智能终端和智能家居领域产业应用研究报告

在科技日新月异的当下,智能终端与智能家居产业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着人们的生活方式和交互体验。随着物联网、人工智能等技术的不断融合与创新,人们对于设备间的连接性能、低延迟、高可靠性以及低功耗等方面提出了更高的要求,传统的无线连接技术在面对这些新需求时逐渐显现出一定的局限性。

  • 阅读10
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南