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智能ETC,怎么智,怎么能?——智能ETC创始企业智载科技有话说_2018-01-23

在未规模建设RFID设备的城市,利用定位轨迹大数据,分析电动自行车部分交通违法行为,规范共享电动自行车停放行为,同时为盗抢车辆查找提供技术支持;

  • 2022-03-20
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顾怀中:基于汽车电子标签系统的关键车流交通信号控制和诱导_2016-08-15

车辆上牌时,登记车辆、驾驶人、居住地址、工作单位(外卖快递)等详细信息,可通过扫码、RFID读写设备获得相关详细信息;

  • 2022-03-20
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银江:2020年智慧交通业务营收10.09亿,拟再募资10亿推动升级_2021-04-28

智能充电/换电柜。类似丰巢,为外卖、快递等高强度使用的电动自行车提供便捷的充电、换电服务,减少因路边插电充电导致可能的火灾风险。

  • 2022-03-20
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江苏十四五运输服务发展规范印发:推进交通大脑建设,推广“出行即服务”_2021-10-20

在高精度定位普及之后,可以为共享电动自行车停放提供技术支持,规范其停放,避免影响市容和道路通行。其使用数据,也可以辅助公交线路的规划调整。

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行人过街在SCATS系统中的不同控制模式_2017-07-31

如果电动自行车号牌出国标,是否带RFID功能将是一个主要的看点,而且嵌入RFID的号牌一定要有一个功能,那就是防拆卸,一旦被拆卸就无效,类似ETC标签,否则就是去了其唯一性的优势,也就无法为交通违法执法、防盗等提供支持。

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谁是最懂你的交管平台?海信交管云脑邀您体验_2018-11-09

新的管理模式,可以复用已有防盗系统,尤其是没有计划推进射频+视频一体抓拍设备建设应用的城市,而且可以预见,很长一段时间,绝大多数城市都不会有类似

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郭继孚:违停成本竟比遵章停车费用还低滑稽!_2018-03-13

交警可利用视频电警等进行电动自行车交通违法执法,因为人车关联,以及人脸识别,可以较为快速的联系上交通违法人,实现有效的非现场执法;

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开展全链条泛在先进智能物流体系试点_2021-11-21

大数据可信性的威胁,一是伪造或刻意制造的数据,这将导致错误的结论;二是数据在传播中的逐步失真,导致早期采集的数据已经不能反映真实情况;

  • 2022-03-20
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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