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大数据可视化数字孪生,为行业用户赋能

十九届五中全会明确要求,加强和创新市域社会治理,推进市域社会治理现代化。数字孪生优势能力将助力实现市域治理现代化。数字孪生可以为实际业务决策提供依据,可视化决策系统最具有实际应用意义的是可以帮助用户建立现实世界的数字孪生。可以将城市各部门海量信息资源进行整合共享,覆盖城市管理的重点关注领域,通过数据可视化建立一系列业务决策模型,能够实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断,以及对未来趋势的预测,实现从宏观到微观,对城市管理各领域运行态势和关键指标进行多维度可视化分析,为城市运行态势监测、应急指挥、成果展示汇报、流程管理、辅助决策等应用场景提供有力支撑,提供精准的决策依据,帮助城市管理者提高城市运营管理水平,驱动市域社会治理走向精细化、现代化。

  • 2022-01-17
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新一代三维大数据可视化应用分析

伴随着数据在当今互联网飞速发展下变的维度更广,数量更大、构造越来越复杂,人们要想更为清晰,飞速的认识和理解一份数据,传统的二维平面图表已经无法满足需求,三维可视化技术越结合多媒体技术、网络技术及其三维镜像技术实现了数据处理的虚拟化,通过对物体进行全面的监管,构建基于现实的3D虚拟现实效果,让数据呈现更为直观和容易理解,已经快速成为信息数字化管理的重要组成部分,被广泛运用到各行业中。

  • 2022-01-17
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数字孪生实现大数据可视化决策

目前,“数字孪生”热度不断攀升,备受行业内外关注。各大峰会论坛将其作为热议主题,全球最具权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner在2019年报告中将其列为十大战略科技发展趋势之一,GE、西门子、微软、阿里巴巴纷纷将其划入重点布局。

  • 2022-01-17
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数字孪生的发展形势与应用分析

业界对数字孪生的关注也热度不减。全球IT研究与顾问咨询公司Gartner在近年来的重要战略科技趋势报告中,多次关注数字孪生技术及其应用场景。今年10月发布的2021年重要战略技术趋势报告中提及的行为互联网(Internet of Behaviors)、组装式智能企业(Intelligent Composable Business)及超级自动化(Hyperautomation)等新科技趋势,这些技术的发展也均需数字孪生技术体系的支持。可见数字孪生已经渗透到未来技术应用的方方面面。

  • 2022-01-17
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数字孪生技术在光网络中的应用与问题

当前,光网络已呈现出网络环境复杂化和管控系统智能化的发展趋势。光网络的智能管控离不开对网络的准确感知,数字孪生技术通过在网络系统中应用大量感知单元,结合网络先验模型,对网络运行状态和性能进行实时精确的“映射”,从而在数字世界得到真实网络的精确“映像”,使得对真实网络进行准确分析、自动控制和性能优化成为可能。数据采集是光网络数字孪生系统的重要一环,一旦出现问题,将严重制约系统性能。针对这些问题进行初步分析与建模,并对当前以及潜在的解决方案进行讨论与研究。

  • 2022-01-17
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光传输系统中宽带光纤放大技术的频谱拓展方案

拓展光纤的可用光学带宽是应对不断增加的光传输系统容量需求的有效手段。将传统C波段光放大器的工作频谱展宽到超级C波段的方案传输性能可控,管理简单;在C波段光放大器上增加并联的L波段光放大器方案,增加管理复杂度,牺牲部分传输性能,但对传输容量提升大;在将L波段放大器工作频谱进一步向长波长延伸的探索中,如何实现高泵浦转换效率和平坦增益的折衷仍是待解决的技术难点。

  • 2022-01-17
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APP个人信息收集使用最小必要性研究

APP违反最小必要原则收集使用个人信息,是当前个人信息保护工作面临的主要挑战。研究了违规收集、超范围收集个人信息的内在原因,列出了APP最小必要基本原则,提出了分项告知和单独同意机制,设计了权限索取、数据收集的最小化规范,给出了APP收集使用个人信息最小必要方案。

  • 2022-01-17
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人工智能系统安全综述

人工智能的迅速发展使得人们越来越关注人工智能技术对社会的潜在影响。对人工智能安全技术的基本组成,及内生安全、衍生内生安全进行了研究。从技术上,分析了机器学习由于奖励函数、数据变化以及算法探索等方面的安全性挑战;从应用上,提出了伦理和法制等方面值得研究和解决的问题;从国家安全角度,提出了技术的自主可控性;最后,展望了人工智能安全未来的研究方向。

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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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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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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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智能微电网发展关键问题研究

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中国工业软件行业发展研究报告:慢行业下需坚守长期主义之路

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