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年度回顾之“交通信号医生”—振业优控的2018年度关键词_2019-02-14

  目前,欧盟多个城市和国家如卢森堡、阿姆斯特丹、瑞典在智慧城市建设方面取得了突出成果。2005年7月, 欧盟正式实施“i2010”战略。

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顾怀中:南京区域性公交优先控制系统_2016-12-12

  作为城市发展关注的热点,随着物联网、下一代互联网、云计算等新一代信息技术的广泛应用,智慧城市即城市信息化、智慧化发展已成为必然趋势。

  • 2022-03-19
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【本能科技特约】天网恢恢,交通集成指挥平台增加人脸特征识别比对功能_2019-06-03

把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的城市信息化高级形态,也带来了“互联网+”时代背景特点的信息安全风险。

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【中兴智联特约】小城市、乡镇交通管理经验:“三位一体”交通管理平台_2018-08-14

复用现有视频设备。南京的射频+视频一体化抓拍设备大多是安装在辅道,只针对电动自行车的违法抓拍,包括不戴头盔、逆行、闯红灯等。

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新基建的内涵、意义和隐忧,基于互联网大脑模型的分析_2020-05-22

2019年,杭州市公安局与中电海康签订警企战略合作协议,其中就包括杭州城市大脑区县平台特色场景——临安平台-循道系统,计划在杭州市铺设4126个RFID读写基站,形成一张基于RFID的公共安全射频管控网络,试点工作在临安区展开。

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移动支付接入交通场景稳定性和安全性仍待解决_2017-09-30

传统的交通信号控制理念与技术已经无法满足城市的交通发展需求,在“互联网+”环境下,有待利用新技术、新方法提升城市的交通控制水平,引领新一代交通信号控制系统的发展。

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汕头将启动第三期智能交通建设,实现全市“一张图”指挥调度和信号配时_2020-07-13

在过饱和状态下,构建动态疏导控制模型疏导排队溢出现象,在拥堵无法疏导的情况下从路段层面采用动态控制疏导技术缓解交通拥堵;将方案与信号控制系统进行关联,实现方案的运行。

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高速公路车牌识别收费重启,会是ETC的完美搭档吗?_2021-09-02

以延误、失衡指数等为输入构建动态控制模型优化路口的控制参数,在路段层面上动态优化相位差实现路段的协调控制,

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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