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物联网业务及应用

M2M是现阶段物联网最普遍的应用形式,是实现物联网的第一步。未来的物联网将是由无数个M2M系统构成,I不同的M2M系统会负责不同的功能处理,通过中央处理单元协同运作,最终组成智能化的社会系统。

  • 2021-04-20
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中服云能源管理系统-产品介绍(24.11折页)

中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控,随时远程控制能源浪费,调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况,使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据,不断优化用能结构及能源利用率。

  • 2024-11-04
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中国联通智能城域网架构探讨与实践

随着中国经济和科技的进步,城域网承载的业务有了新的变化。 从市场层面来看,家庭宽带光纤到户的渗透率已经趋近饱和,业务收入进入稳定期,同时提速降费和4K高清视频的普及对于家宽业务的带宽提出了更高的要求。大量政企客户启动了上云和移动优先的战略,企业ICT云化服务不断涌现(如混合云、云联网、SDWAN、云安全等),这些对运营商ICT业务开通的敏捷性以及企业到云端的体验和业务服务质量都提出了更高的要求。4G移网业务也已经趋近饱和,ARPU值已接近甚至低于家宽业务的收入。

  • 2021-12-15
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌;通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索;通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患;通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
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带时间窗和同时送取货的车辆路径问题模型及算法_袁晓建

研究了带时间窗和同时送取货的车辆路径问题,建立相应的数学模型,并在量子进化算法的基础上,提出一种新的改进量子算法.为了得到高质量的初始解,通过定义满载率和向心角,设计了带有回场权重的初始解生成方案.同时,通过定义量子元胞体、互换量子α位与β位等方法,尝试解决量子进化算法中有效信息丢失严重的问题,为解决量子域、二进制域及问题域之间的映射问题提供一种思路.最后,选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行有效性测试.

  • 2021-04-22
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Likelihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
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《华为铁三角工作法》分享 (18页 PPT)

精髓就是任总的一句话:“让听得见炮火的人来决策。” 这是一种经营哲学,那如何落地呢?华为的铁三角指的是:AR你可以理解为客户经理,SR你可以理解为“技术负责人”,负责产品/服务解决方案,FR,即Fulfill Responsibility,主要负责交付、合同的履行。

  • 2024-04-15
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价值流图分析最终版.pptx

价值流图(Value Stream Map)是一种使用铅笔和纸的工具,用一些简单的符号和流线从头到尾描绘每一个工序状态、工序间的物流、信息流和价值流的当前状态图,找出需要改善的地方后,再描绘一个未来状态图,以显示价值流改善的方向和结果。

  • 2024-01-03
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竞争对手分析

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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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