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一站式营销传播众包平台:共享经济模式和大数据技术

一站式营销传播众包平台 基于共享经济模式和大数据技术打造的一站式营销传播 平台。通过平台,使企业能用最简捷、最省钱、最有效的方 式实现营销传播的策划撰写和媒体发布,帮助企业快速打造 品牌,精准地找到客户。

  • 2021-12-31
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阿丘科技—赋予工业自动化智能

阿丘科技—赋予工业自动化智能 一款面向工业在线质量检验的机器视觉软件平台,融入了 深度学习、机器学习算法,具备一定的自学习性和自适 应性,能够在复杂的工业缺陷检测领域取得出色的效果。

  • 2021-12-31
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风信科技,让万物可信互联

移动设备上的连接难题 部分组织成员、企业员工和个人用户,有强烈需求采用廉价、便捷的方式从移动 设备(手机和笔记本)上远程访问内网的数据和服务。

  • 2021-12-31
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打造”价值型”行业多场景视频应用云

西安融科通信技术有限公司成立于2012.2,是一家专门从事即时通讯、音视频产品研究与开发的高新技术企业。公司现有员工40余名, 大多来自华为、中兴、大唐、研究所等知名通信企业,其中本科以上学历占90%,研究生以上学历占40%。 公司自成立伊始,在经过两年多的发展和探索后,于2014.1正式启动音视频应用产品的规划和开发,并确立以“云视互动”作为企业唯 一品牌名。其后 ,公司在2014.11推出集即时通讯、音视频技术于一体的“互动开发云”产品,旨在帮助软件开发者或软件厂商快速实现自 身产品不同场景的互动应用。由于该产品的先进性和自身蕴含的高价值技术沉淀,公司于2015年7月成功获得软件巨头用友集团的战略投 资。目前“互动开发云”产品已成功应用于用友集团、深圳彩讯、环球网络、西部机场集团、恒谦教育、空中医院、易联众、致远软件等知 名企业,同时多个行业的开发者用户也达到了2000多家。

  • 2021-12-31
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5G Massive MIMO对规划、组网和优化的影响分析

Massive MIMO技术是5G系统提升覆盖和频谱效率的关键,与LTE多天线技术存在较大的差异。同时由于5G系统采用Massive MIMO站型组网,因而需要分析5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的潜在影响。本文介绍了5G Massive MIMO技术相较LTE系统的变化,进一步分析了5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的影响,并给出了对应的解决方案或解决方案发展方向的建议。

  • 2021-12-31
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人工智能新技术:联邦学习的前世今生

如果投票问人工智能和大数据应用领域有什么好玩又好用的新技术,“联邦学习”一定是排在前列的。这项技术由谷歌在2016年首次提出,从2018年8月开始在国内快速发展和普及,截至2020年2月,有公开资料可查的联邦学习研究或应用单位已超过百家,阿里、微众、京东、腾讯、华为、平安等各领域的头部企业均在大力推进。身边做技术和业务的朋友都在说:忽如一夜春风来,联邦学习突然就在圈子里传播了,在聊天中不发表点联邦学习的看法都不好意思。

  • 2021-12-30
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工程机械行业5G移动通信技术应用探索

5G移动通信技术在工程机械领域的智能化应用进程正在加速,结合车载以太网、CAN总线、视频、机器学习等技术,越来越多的工程机械行业单机智能化试点案例成功落地,彰显了5G移动通信技术的基础支撑作用,强化了工程机械后市场增值过程中人机交互、作业安全性、作业舒适性、作业效率、作业质量等价值。5G+工程机械的新功能、新应用、新模式方兴未艾。

  • 2021-12-30
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5G毫米波产业发展现状分析

频谱是移动通信产业最为宝贵的资源,任何一代移动通信技术的正式商用,前提都必须获取一定的频谱资源。国际电联(ITU)面向2019年世界无线电通信大会(WRC-19)的1.13议题的主要目标是为5G寻求全球或区域协调一致的毫米波频段,是全球开展5G毫米波研究的重要依托。

  • 2021-12-30
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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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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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微模块化数据中心机房建设方案

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重大网络安全攻防演练防守解决方案

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