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浅析基于大数据的城市轨道交通设备维护管理新理念_岑遗星

本文简要介绍了大数据的技术内涵与应用优势,以实例视角探索了城轨设备运维中大数据技术的应用现实情况,梳理了城轨设备运维中的新思路:部门内高效完成数据交互、各部门间形成局域用网体系、各单位间形成数据共享体系,以期提升交通设备运维管理有效性,助力城市轨道交通发展,发挥大数据技术的应用价值。

  • 2022-08-09
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基于大数据分析的电网信息安全技术研究_宫蕾

信息技术为电网的生产和运营带来了极大的帮助,有效提升了人们的生活质量。然而,国际网络安全形势日益严峻,一些网络恶意攻击的事件也为网络信息安全带来了一定的冲击

  • 2022-08-09
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大数据时代高校精准资助工作体系构建研究

高校学生资助工作是实现社会公平、教育公平最 直接最有效的途径,现在已被纳入高校人才培养工作 的范畴,它直接影响着学生成长成才、学校建设发展、 社会和谐稳定。

  • 2022-08-09
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大数据背景下物流企业供应链管理研究

随着信息技术和社会经济的蓬勃发展,迎来了大数据 时代,使得信息传播速度与方式更新迭变,针对物流企业而 言,在实施供应链管理的过程中融入大数据已成为大势所 趋。

  • 2022-08-08
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_物联网技术在城市智能交通中的应用

由于物联网技术近年来的飞速发展,为智慧交通系统的建设提供了强大的技术支撑和发展前景,促进了我国智慧交通建设继续高速增长。在智慧交通系统中,物联网技术通过车车、车路、车辆与行人的通信把信息传送给其他的车辆、路侧设施和行人,提高车辆的行驶效率,减少交通隐患的产生,促进城市交通的智能发展,为智慧城市的构建夯实基础。

  • 2022-08-05
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_我国智能交通系统的发展现状和趋势

我国目前的经济发展十分迅速,私家车的数量增长十分迅猛,给国内的交通系统带来了非常大的压力,堵车和交通事故层出不穷,在这个前提条件下,我们国家的国务院于去年九月联合中共中央颁发了名为《交通强国建设纲要》的一份文件,这份文件首次将智能交通系统(即ITS)写入纲要中,为智能交通系统的发展提供了十分便利的环境。

  • 2022-08-05
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_浅谈无线通信技术在车联网中的应用

车联网是物联网在智能交通领域的典型应用,车联网中的核心关键技术是无线通信技术。无线通信技术决定了车辆的车内网、车际网和车载移动互联网等网络间大范围、大容量数据的交互、共享的实时性和有效性,是当前国内外技术演进的研究热点。随着工业化和信息化在国民生产领域的深度融合,信息化技术不断深入到工业化领域,车联网引导的智能交通越发成熟

  • 2022-08-05
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_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
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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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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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