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AI在智能建筑中的应用和发展

智能建筑诞生于二十世纪末,第一幢智能建筑于1984年在美国哈特福德 (Hartford)市建成。我国于90年代才起步,但迅猛发展势头令世人瞩目。目前,新技术、新产品在智能建筑中不断涌现,尤其是人工智能技术正在越来越多地应用到智能建筑中

  • 2021-06-23
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如何参与教育研究-阳光互联

在日趋激烈的高考成绩竞争中,越来越多的教育者都自觉不自觉地陷入考试,应试,成绩高低对比的怪圈中,更多基层教育者的心态是浮躁的.新课程改革的一个基点改革就是教师教学观念的转变,走教师专业化发展的道路.教育研究的迫切则提上了教师专业化发展的日程上来.

  • 2021-06-23
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智慧城市的模样,到底是怎样的?

关于智慧城市的模样,你的答案是什么? 是用智慧重构家的想象? 是用关怀赋予病房温度? 还是用远见引领高效? 智慧城市到底是什么样子?

  • 2021-06-23
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中国智能安防行业市场前景研究报告

经过多年发展,安防行业越做越大,同时,随着智能化成为行业大趋势,智能安防也逐渐成为安防企业转型升级的方向。目前安防智能化主要的表现还是集中在前端的设备产品的某些智能功能,以及一些配备智能分析的NVR/DVR和后端的智能分析平台系统。未来智能安防将主要聚焦于平安城市、产业园区、智能校园、智能家居、金融五个领域。

  • 2021-06-23
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大数据发展跟踪研究报告24

随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展,全球数据生产在高速增长,信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用。

  • 2021-06-23
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大数据城市网络安全指数报告

第一章 研究背景与方法 一、 研究背景与意义 二、 研究方法 (一) 指数的构成 (二) 样本的选择 (三) 指数计算原理 (四) GDP 因子 三、 研究的局限性 第二章 中心城市网络安全指数分析 一、 综合网络安全指数分析 二、 政府网络安全指数分析 三、 企业网络安全指数分析 四、 个人网络安全指数分析 第三章 其他城市网络安全指数列表 附录 1 大数据城市网络安全指数算法说明 一、 基础数据指标 二、 指数计算模型 (一) 个人网络安全指数 (二) 企业网络安全指数 (三) 政府网络安全指数 (四) 综合网络安全指数 附录 2 四大实验室简介 一、 大数据协同安全技术国家工程实验室 二、 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 三、 中国赛宝实验室 四、 大数据战略重点实验室

  • 2021-06-23
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2018中式快餐产业餐饮大数据研究报告

辰智科技于2010年创立,总部位于上海,是一家专注于餐饮行业数字化运营分析的大数据应用服务商。我们的愿景是:数字智能成就客户,实现管理创新与智慧决策。

  • 2021-06-23
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半导体设备和材料硅片深度分析

五月份以来,国内手机销量低于市场预期及印度疫情恶化事件引发市场对半导体需求的担忧,行业处于被动去库存步入主动补库存阶段,供不应求仍在持续。产业链方面,半导体设备和材料表现显著优于其他细分产业,IDM、代工、封测等走势较弱。

  • 2021-06-23
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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

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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

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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人工智能算法与应用场景介绍

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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