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智慧城市的研究与实际(智慧城市的规划与关键技术)pptx

智慧城市:是指在城市发展过程中,在城市基础设施、资源环境、社会民生、经济产业、市政管理领域中,充分利用物联网、互联网、云计算、高性能计算、智能科学等新兴信息技术手段,对城市居民生活工作、企业经营发展和政府行使职能过程中的相关活动与需求,进行智慧地感知、互联、处理和协调,使城市构建成为一个由新技术支持的涵盖市民、企业和政府的新城市生态系统,为市民提供一个美好的生活和工作环境,为企业创造一个可持续发展的商业环境,为政府构建一个高效的城市运营管理环境。

  • 2021-06-17
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大力推进智慧城市建设将现代化国际港口城市建设推向新阶段(2)

知慧的城市”是IBM"智慧地球"策略中的一个重要方面。“智慧地球”提出以更智慧的方法,通过新一代信息技术改变人们交互的方式,提高实时信息处理能力及感应与响应速度,增强业务弹性和连续性,促进社会各项事业的全面和谐发展。而1BM"智慧的城市”的行动正成为IBM“智慧地球”从理念到实际的现实举措。

  • 2021-06-16
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大数据、智慧城市与智慧交通(上)

互联网,又称英特网( Internet )是网络与网络之间以—组通用的协定相连形成逻辑上的单一巨大国际网络。

  • 2021-06-15
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从端到云飞腾全栈解决方案白皮书 v2.0

作为 “ 第三届全球 IC 企业家大会暨第十八届中国国际半导体博览会(IC CHINA 2020)论坛 ” 专题活动之一,国产芯动能高峰论坛聚焦 “ 新基建·芯算力·新方案 ” 主题,依托专题演讲、圆桌论坛、解决方案白皮书解读、创新应用展示等环节,围绕如何将底层核心算力与新技术、新业态有机地结合起来,协助各行业信息化建设逐步向国产自主创新的主题展开研讨。《从端到云基于飞腾平台的全栈解决方案白皮书 2.0 暨飞腾生态图谱》在会上重磅发布,为新基建提供全栈式解决方案,赋能更广泛的行业客户,为打造万物互联的世界提供领先的生态和解决方案支撑,实现与广大生态伙伴的 “ 共赢 ”。

  • 2021-06-14
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【精品】人工智能

智能来源于思维活动,智能的核心是思维,人的-切.知识都是思维的产物。可望通过对思维规律和思维方法的研究,来揭示智能的本质。智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系统所具有的可运用知识越多,智能就会越高。

  • 2021-04-30
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软件工程生命周期各阶段介绍

软件生存周期的顺序性:只有前一-阶段工作完成以后,后一阶段的工作才能开始,前一阶段的输出文档,就是后一阶段的输入文档。只有前一阶段有正确的输出,后一阶段才可能有正确的结果。如果在生存周期的某一阶段出现了错误,往往要追溯到在它之前的此阶段

  • 2021-04-28
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互联网金融公司大数据分析平台总体架构PPT学习课件

商城已建立面向整个零售业务的数据仓库,整合了前台业务运营数据和后台管理数据,建立了面向零售的管理,金融集团已开展供应链金融、从贷和保理等多种业务,积累了一定量的业务数据,同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面,提出了大量分析预测需求。

  • 2021-04-25
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未来互联网现状与发展趋势

数据对象数量远大于主机数量,路由及名称解析系统面临的任务比目前IP路由与DNS名称解析更加艰巨,有效的路由聚合手段及可扩展的名称解析方案仍待验证。

  • 2021-04-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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