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小米物联网业务布局研究报告

loT在技术层面又称传感网,指通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  • 2021-06-18
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物联网浙江”物联世界,网聚滨江“物联网小镇概念规划设计

滨江物联网小镇位于高新区(滨江)的东大门,规划面积3.66平方公里,核心区1.5平方公里,产业用地1190亩。滨江物联网小镇的目标是依托高新区(滨江)现有的网络信息技术产业基础,打造浙江省物联网产业核心区、长三角物联网产业中心区、中国物联网产业示范区。

  • 2021-06-16
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智能制造

国务院2015年发布《中国制造2025》,提出通过“三步走”实现制造强国的战略目标,该行动纲领面向十个重点领域,建设五大工程,包括:制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新。十九大报告也对发展制造业提出新的要求。

  • 2021-05-06
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基于图的防欺诈分析

随着互联网的发展,人们的生活越来越方便,但是网络黑产也跟着快速 发展,使得大多数互联网企业遭受到各种攻击。攻击者手里的资源(账号/手机号,设备,IP等)有限,必须重复组合地 去利用。

  • 2021-04-30
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吕颖轩.网络安全的巷战时代

? 智.感:基于UBA技术,通过机器学习、数学建模的网络行为分析,有效的对内网失陷主机进行感知; ? 智.端:端点进行威胁检测和响应(隔离/清除); ? 智.捷:移动终端威胁响应(应用删除、数据擦除、锁屏、断网);

  • 2021-04-30
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基于业务构筑安全

网络安全问题纷繁复杂:传统安全设备无法发现APT攻击,客户不知道已经被攻击;网络中部署的安全产品彼此孤立,无法呈现整网安全态势;告警信息泛滥,海量数据堆积,运维人员疲于应付;发生攻击事件,缺乏攻击还原手段,管理员无法有效追责。

  • 2021-04-30
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试论物联网智能交通的发展现状和未来的发展前景

针对交通物联网(即物联网在交通运输行业中的应用)发展的现状和趋势进行了研究,在分析了国 外IntelliDrive,eSafety和Smartway等项目以及国内主要交通物联网系统的基础上,从安全性,环保型,移动性三个方面讨论了国内 外交通物联网发展的异同点,并进一步探讨了交通物联网未来的发展和应用前景,即在充分利用车路协同技术来提高交通安全水平的同时,加快交通物联网与云计算 的结合,构建交通运输云,在统一的交通物联网标准体系和适宜的交通物联网运营模式下,建立起综合开放的交通运输信息系统.

  • 2021-04-27
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甲子光年-2021年中国AI芯片发展简报及典型厂商案例

无芯片不AI,面向人工智能应用的芯片均可被称为广义的AI芯片 AI芯片是专门]用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块,是诞生于人工智能应用快速发展时代的处理计算任务硬件,广义来讲,凡是面向人工智能应用的芯片均为被称为AI芯片

  • 2021-04-26
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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