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672页智慧高速大数据信息化系统平台建设方案WORD

智慧高速大数据平台是实现智慧高速的基石,平台汇聚高速公路海量实时通行数据,打造交通流量、车辆主题、收费运营、交通安全和经济运行、差异化收费等六大数据产品线。通过对数据进行分门别类的存储分析,并以微信小程序、SaaS服务、便携终端等输出形式,面向高速公路管理者、营运者及出行者提供流量分析、流量预测、运行监测、结算对账、辅助稽核、特情处理、交安预警等创新服务。

  • 2023-04-03
  • 阅读843
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《华为战略管理法:DSTE实战体系》

众所周知,华为公司不仅仅是世界500强,更是一家持续成功的伟大企业(虽然华为创始人任正非从来不认为华为已经成功了,只是暂时没有失败)。笔者更是认为华为是战略管理成功企业的典范,非常值得国内企业深入学习和借鉴

  • 2023-11-23
  • 阅读842
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  • 364页
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信通院:云计算白皮书2022解读

新经济、上云用云新周期;信通院:云计算白皮书2022解读,新经济、上云用云新周期;信通院:云计算白皮书2022解读

  • 2022-09-07
  • 阅读834

2025“人工智能+”发展蓝皮书

全球正在见证一场由人工智能驱动的“技术一经济”范式重构。人工智能作为拥有自我进化能力的通用赋能技术,正以指数级创新速度突破“技术-经济-社会”的三重边界,其影响力已超越传统ICT技术的历史坐标系,展现出重塑人类文明进程的史诗级能量。人工智能的技术路径和产业生态尚处于不断演变的阶段,未来可能会出现新的主导技术路线,赋能行业发展也将带来更多可能性。

  • 2025-05-06
  • 阅读833
  • 下载3
  • 62页
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合肥城市大脑交通进展报告2019

为了改善合肥市交通环境,缓解城市拥堵,合肥市于2018年7月成立了合肥市交通拥堵治理工作领导小组,成员包括市城乡建委、市公安局、市城乡建委、市规划局、市发改委、市林园局、市城管局、市公安局交警支队、市建投集团、开发区管委会、各区政府和数据资源局。其中,市公安局交警支队负责交通拥堵片区、路段、点的梳理。市城乡建委会同市规划局、市公安局交警支队负责研究制定交通拥堵治理方案。市政工程管理处及各区政府、开发区管委会按照分级管养原则,分别负责各自管养道路交通拥堵治理的前期设计、组织实施等工作。各区政府、开发区管委会负责完成征地拆迁、绿化迁移及恢复。市发改委、市规划局、市林园局、市城管局、市建投集团根据自身职责,负责相关工作。数据资源局负责数据打通、数据共享,参与数据分析、优化措施建议等相关工作。

  • 2021-03-28
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  • 33页
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2022年跨境电商物流行业发展趋势报告

2022年跨境电商物流行业发展趋势报告,2022年跨境电商物流行业发展趋势报告,2022年跨境电商物流行业发展趋势报告

  • 2022-09-08
  • 阅读827

物联网行业:2021中国AIoT产业全景图谱报告

2021年,关于物联网行业,进入到了一个全智能与泛在连接的时代,智能物联网AIOT的产业链,从云、管、端、边到传感器的感知层,全产业链的产业图谱进行分析与研究,有利于全面了解和掌握AIOT的产业链和企业高层的决策与战略布局。

  • 2021-04-17
  • 阅读822
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  • 244页
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2023 年可持续发展(ESG)报告-三一重工

复兴的中国梦,二是第四次工业革命叠加第三次能源革命带来的“超级技术窗口”。在这样一个变革与机遇并存的时代,我们立足于历史的新起点,与时俱进升级了“三化”战略,不断巩固和推进全球化、数智化、低碳化领域的转型步伐,积极应对外部环境的变化,持续落实好联合国可持续发展目标与中国“碳达峰、碳中和”承诺,努力实现绿色永续发展,展现出公司的韧性与创新力

  • 2024-12-24
  • 阅读822
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  • 55页
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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