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数字孪生城市建设指引报告

数字孪生城市(Digital Twin City)正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式,已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市,取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期,面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。

  • 2024-02-01
  • 阅读363

动力电池的主要问题与发展方向

首先看我们国家的发展现状。我们的判断第一个是基本掌握了车用动力电池的关键技术,我们国家动力电池的开发,和整车基本同步,十五期间开展了镍氢电池,、锰酸锂氧化物锂离子电池、燃料电池的研发,"十一五"期间加大了磷酸铁锂电池研发与产业化,"十二五"期间推进三元材料电池的研发与产业化。目前是处于这样一个阶段。

  • 2024-02-06
  • 阅读208

智慧城市“一网统管“运营研究报告(2024)

党的十八大以来,国家治理体系和治理能力现代化已经上升为全面建设社会主义现代化国家的重要动力和保障。2018年11月,习近平总书记在上海考察时强调:“城市治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容”,“推进国家治理体系和治理能力现代化,必须抓好城市治理体系和治理能力现代化。运用物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,从数字化到智能化再到智慧化,让城市更聪明一些、更智慧一些,是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路,前景广阔”等。习近平总书记的一系列重要论述为新时代中国城市治理特别是大城市治理指出了变革方向,也为“一网统管”的萌芽与发展奠定了前期思想基础和政治基调。

  • 2024-01-26
  • 阅读255
  • 下载0

北京理工大学信号与系统实验实验报告

实验目的: 1、掌握信号的 MATLAB 表示及其可视化方法。 2、掌握信号基本时域运算的 MATLAB 实现方法。 3、利用 MATLAB 分析常用信号,加深对信号时域特性的理解。

  • 2024-01-24
  • 阅读228

企业生态系统

企业生态系统作为学术范畴系统而科学的论述,严格地说是从美国学者詹姆斯·穆尔开始的。詹姆斯·穆尔对“企业生态系统”作了如下的定义:企业生态系统是由相互作用的企业组织与个人所形成的经济群体,包括生产商、销售商、消费商、供应商、投资商、竟争商、互补者、企业所有者或股东,以及有关的政府机构等,同时包括企业生产经营所需的各种资源。在穆尔看来,紧密相关的组织和个人形成一个像自然生态系统的组织生态系统,任何组织和个人都不是孤立的,某个组织的战略行为必然对其他组织产生影响,企业与其他组织之间存在着共同演化的关系

  • 2024-01-24
  • 阅读224

能源局:2024年全国能源工作会议

统筹高质量发展和高水平安全,加快建设新型能源体系,坚决守住能源安全底线,坚决推动能源清洁转型,为高质量发展提供有力支撑保障。

  • 2024-01-22
  • 阅读234

医院智能物流传输系统应用分析

医院智能物流系统应用主要包括气动管路传输、轨道传输、自动导引车搬运、自动药品拣选等多种方式。本文对相关技术的特点进行了分析,对轨道传输系统的构成、设计要素作了论述,进一步说明合理有效的智能物流系统是医院规划建设的新要素,安全快捷的轨道传输系统是医院提升综合水平的新动向。

  • 2024-01-24
  • 阅读316

数据要素落地在即,人工智能有望闭环

2023年中央经济工作会议将“以科技创新引领现代化产业体系建设”列为2024年第一项重点工作,再次把科技创新和产业政策放到了重点工作的首位。意味着“先立后破”中“立”的核心就在科技创新:一方面要大力发掘新产业和新赛道一方面要用新技术加快传统产业的升级。

  • 2024-01-24
  • 阅读235
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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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