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上海_十四五_时期智慧交通发展前瞻与思考

在“新时代、新机遇、新发展”的大背景下,上海交通信息化和智能交通建设,正在向智慧交通发展的新阶段迈进。围绕城市精细化 管理、交通强国建设、数字交通规划、新型基础设施建设、城市数字化转型等重要发展理念,文章梳理上海智能交通建设现状和基础,分析“十三五”末期发展特点与新时代智慧交通的发展要求,对“十四五”时期智慧交通的发展进行前瞻与思考,提出了“交通场景泛感知基础建设网络化、城市交通治理与城市精细管理融合化、一站式公众出行信息服务综合化、创新技术驱动交通智慧化、长三角区域综合交通信息一体化、城市交通数字化转型常态化”的发展目标。以数据驱动、科技赋能,以机制创新、业务协同,全面激发智慧交通建设的创造力与活力,把握数字化新时代的发展主动权。

  • 2021-06-23
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国内外高校大数据高端人才培养途径与启示——基于大数据文本挖掘

本文以“国外有先例,国内有需求,培养有特色”为核心思想对国内外大数据高端人才的培养方案进行了研究。当前大数据人才供不应求,高端人才严重短缺,国外大数据高端人才培养体系比较完善,我国大数据人才培养正处于起步阶段,面对高端人才短缺的问题需要结合我国的实际情况,借鉴国外先进经验,根据社会需求培养有特色的高端人才。

  • 2021-06-23
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综合智慧能源多维绩效评价指标研究综述

综合智慧能源作为能源互联网产业发展的重要业态,已成为促进可再生能源利用、提高能源系统能效与降低用能成本的重要抓手。但当前综合智慧能源概念边界模糊,且具有多元主体博弈、异质能流耦合集成、技术路线复杂多样的特征。因此,科学、系统、可操作的绩效评价是保障综合智慧能源规划设计、优化决策与项目经济效益的必要理论指导。在综述综合智慧能源相关评价体系的基础上,从能源利用、环境友好、经济社会以及综合智慧4个维度,以园区或区域综合智慧能源为对象,归纳评述了当前综合智慧能源绩效评价的多维度指标。一是明确了41个定量及定性绩效评价指标的定义、计算方式以及指标的正逆性,并对指标进行了图形化分类与归纳;二是研判了可再生能源替代率、利用率、渗透率等相似指标的区别及其应用场景,指明了包括能值可持续指数、需求侧互动等综合智慧能源未来应侧重的评价指标。同时,系统阐述了综合智慧能源绩效评价体系的非劣解、归一化和赋权重等架构方式以及绩效评价的步骤,并从学术研究、产业应用以及标准化方面对综合智慧能源绩效指标进行了展望。

  • 2021-06-23
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精准医疗领域健康医疗大数据处理的研究现状

疾病的精准诊断、个体化治疗、精准用药和健康管理等精准医疗服务离不开健康医疗大数据处理的支撑。文 章对精准医疗的发展历史、应用与研究现状、数据处理、面临挑战等进行了综述,研究结果对明确现存挑战、探讨未来研 究方向、进一步优化和提升健康医疗大数据处理的效率与质量、推动精准医疗在疾病防诊治中的深入应用具有重要意义

  • 2021-06-21
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湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于 Hadoop 生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。 文中从总体架构、存储结构、扩 展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用 10 年的高速公路数 据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。 实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、 查询计算方面均具有非常明显的优越性

  • 2021-06-21
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智能教育_智慧教育的实践路径

智能教育 智慧教育如何实践,从哪实践,出现问题如何调整

  • 2021-06-17
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智能电网中的物联网技术应用与发展

智能电网中的物联网技术应用与发展

  • 2021-06-17
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基于梯度提升决策树_GBDT_算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型_林森

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。

  • 2021-06-17
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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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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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数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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