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“疫情大考”下的智慧城市未来发展思考

当前,新型冠状病毒感染的肺炎疫情来势汹汹,对城市管理、社会治理、工作生活都带来了重大影响,也为智慧城市建设发展带来了重大挑战和机遇。深度分析了疫情对智慧城市建设产生的挑战,研究了智慧城市在疫情防控中的典型服务,提出疫情防控形势下对未来智慧城市建设发展的思考。

  • 2022-01-04
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数字政府建设研究与思考

基于目前信息化发展水平,数字政府已逐渐成为一种新兴的政府运行模式,为提高政府内的协同办公水平和面向公众的政务服务体验提供了强有力的发展引擎。纵观各地的数字政府实践经验,结合政府的各项职能,构建数字政府“五横三纵 ”的基本架构,以数据要素为驱动,以业务流程为抓手,创新政府运行方式。在此基础上,结合宏观的发展趋势与先进省(市)的数字政府建设示范,提出促进未来数字政府发展的意见和建议。

  • 2022-01-04
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智慧城市标准化的图景、作用与实践

通过比较智慧城市的理论和实践图景,提出了智慧城市的标准化图景并定性分析了标准对智慧城市的作用与效果,标准化应提高社会、信息和物理三元空间的耦合关联度,标准对智慧城市的作用是更加多元的,其效果也是综合的。最后介绍了智慧城市标准化的实践情况。

  • 2022-01-04
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区块链产业发展趋势、重点企业布局及运营商参与建议

我国拥有广泛的区块链技术应用落地场景,在国家政策与各地政府的大力支持 下,我国区块链技术持续创新,区块链产业发展态势良好,在经济社会各领域的 项目正加速落地,有望成为推动数字中国建设的重要推动力,为推动我国实体经济转型升级,构建现代化经济体系作出重要贡献。详细分析了区块链产业发展趋势特征和产业链组成,对我国三类区块链企业的区块链战略布局进行了总结归纳,从技术、基础设施、行业监管等方面分析了区块链产业发展面临的挑战,最后提出了电信运营商参与区块链产业发展的相关建议。

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Hamilton模型在智慧文旅设计中的应用研究

旅游线路优化问题是旅行规划中一个重要课题,是旅游业发展到一定阶段的必然要求。对传统Hamilton算法进行优化改进,对云南省的5A级景点线路进行了优化。并将该算法设计成程序,便于游客的线路选择。研究结果发现:使用该方法对景点的经纬度数据进行一次分配,便可获最短的旅行线路。这种算法减少了线路选择的时间,操作更加简单,展示了定量研究方法在旅游线路优化 设计中的应用潜力。

  • 2022-01-04
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基于MTCNN和facenet的人脸识别

人脸识别技术在智能城市建设中广泛应用,传统人脸识别算法依赖人工设定的特征,通常会带来不可期望的人为因素和误差。随着计算机算力的提升,基于神经网络的人脸识别方法由于其准确高效深受工业界偏爱。提出了基于多任务卷积神经网络(MTCNN — — Multi-task Cascaded Convolutional Networks)和Facenet的人脸识别方法,并实现了从图像处理到识别结果输出的整个人脸识别系统。

  • 2022-01-04
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基于城市微单元的智能出行平台研究

城市微单元(以下简称“微单元”)作为智慧城市的核心组成部分,承载着包括工业园区、矿山、港口码头、机场、商圈、步行街、商务楼宇、小区社区、特色小镇等场景业务正常运转的重要功能。随着经济飞速发展,现有城市微单元的交通出行模式已逐渐无法满足生产工作及生活出行的需求。智能出行将先期于城市微单元内得到广泛应用,而这些应用场景需要有强有力的大脑来管控,智能出行平台集无人售卖车、无人配送车、无人接驳车、无人快递车、无人清扫车、无人巡检车、智慧停车等管理支撑能力于一体,作为城市微单元智能出行大脑,构建微单元智能出行新体系,提供微单元智能化主动出行+被动出行新方案。

  • 2022-01-04
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面向智慧校园应用的若干思考

随着教育信息化2.0的推进,移动互联、人工智能、物联网等技术在校园中得到普遍应用和快速发展,智慧校园呈现出以技教融合为特征的新型发展形态。如何合理运用信息技术为教育教学服务,成为行业内普遍关注的课题。运营商借助云化架构、多接入网融合、边缘能力开放和智能学习终端等方式,赋能以泛在学习和多元感知为特点的新型智慧校园应用,进而衍生新型教学模式,促进教育产业发展,深化教育教学变革。

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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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