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公共建筑节能构造-夏热冬冷和夏热冬暖地区(17J908-2)

公共建筑节能构造-夏热冬冷和夏热冬暖地区(17J908-2)

  • 2021-09-01
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基于深度学习的特征提取和匹配

计算机视觉需要图像预处理,比如特征提取,包括特征点,边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建,首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类,现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。

  • 2021-08-17
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如何更深刻的理解数据治理?

数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息,在什么时间(When)和情况(Where)下,用什么方法(How),采取什么行动(What)。

  • 2021-07-05
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大华-智能楼宇技术方案-门禁V1.0

其中,智慧楼宇设计应增强建筑物的科技功能和提升智能化系统的技术功效,具有适用性、开放性、可维护性和可扩展性。智能化系统评价指标体系由智能化集成系统、信息化应用系统、信息设施系统、设备管理系统、公共安全系统5个二级指标构成,下设23个三级指标。 新型智慧楼宇设计应以建设绿色建筑为目标,做到绿色节能、环境宜人和经济合理。绿色环保评价指标体系由资源利用和环境质量2个二级指标构成,下设7个三级指标。

  • 2021-07-01
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移动通信先进技术及其未来发展

基于信号能量、波形特征、循环平稳特征等的感知方法研究,基于多用户协同感知的方法研究,支持最大10OMHz带宽,系统/终端最大峰值速率可达1Gbps。

  • 2021-06-29
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建设节能型、管理型数据中心新理念、新技术项目研讨会

数据中心发展历程与面临的挑战,如何构建绿色节能和可管理的数据中心,布线系统目前机房存在的问题和未来的发展方向

  • 2021-06-28
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军长-Flink Python API入门及实践

? 1.读写外部存储。从kafka读取乘车原始数据并写到kafka。 ? 2.数据过滤。筛选特定的打车记录。 ? 3.数据统计。统计纽约市每个区域的乘车记录数。 ? 4.数据关联。对乘车开始记录和终止记录进行关联,并计算乘车时长。 ? 5.Python UDF编写和使用。用Python UDF实现4中计算时长的逻辑

  • 2021-07-08
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物联网在工业应用和智能制造中的应用分析36页PPT

工业物联网位于智能制造系统架构生命周期的所有环节,实现系统层级的设备、控制、工厂、企业和协同五个层级,以及智能功能的互联互通,工业物联网实现了OT与IT的融合的基础。

  • 2021-06-18
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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